strategy 1: 모델 전체를 학습하는 경우 (Full Fine Tuning) 모델 전체 학습데이터가 많은 경우 효율적 strategy 2: 일부만 학습시키는 경우 (Partial Fine tuning) 하위 레이어는 학습시키지 않고 프리징 내 클래스와 pretrained가 비슷할 때 starategy 3: 특징 추출 부분 고정 (Feature Extraction) 분류기(FC layer)만 재학습Full Trainig설명: pretrained 모델 없이, 모델 전체를 처음부터 학습하여 모든 가중치를 업데이트 1. Full Fine Tuning설명: pretrained 모델 전체 가중치를 학습시켜서 모든 가중치를 업데이트장점: 데이터가 많을 때 성능 좋음, pretrained 모델 ..