Keras Applications

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Level 0Keras 도제

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keras.applications 가 ImageNet pretrained CNN 의 한정된 셋 — ResNet, EfficientNet, MobileNet, VGG, DenseNet, Xception. model = keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) — include_top=False 면 classifier head 제거 (custom head 붙이려고).

2024 년 이후 default 는 KerasHub 의 from_preset 패턴이 더 풍부 — Vision Transformer, EfficientNetV2, 더 최신 모델. keras.applications 는 backward-compat 으로 남아있지만 새 코드는 KerasHub 권장.

Code

# Load pretrained model (without classification head)
base_model = keras.applications.EfficientNetV2S(
    weights="imagenet",
    include_top=False,      # Remove classification layers
    input_shape=(224, 224, 3),
)

External links

Exercise

ResNet50 을 include_top=False 로 로드. (224,224,3) 입력의 출력 shape 출력. GlobalAveragePooling + Dense(num_classes) 위에 추가. model.summary() 합리적인지 확인.

Progress

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