- 데이터 증강(Data Augmentation)
- ImageDataGenerator를 사용하여 데이터 증강 적용
- 증강 기법으로는 이미지의 회전(rotation_range=20), 폭 및 높이의 이동(width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2), 수평 뒤집기(horizontal_flip=True) 등이 포함
- 조기 중단(Early Stopping)과 모델 체크포인트(Model Checkpoint)
- early stopping 및 체크포인트 기능을 포함하여 EarlyStopping과 ModelCheckpoint 콜백을 사용
- 학습 에포크(Epochs)의 증가
- 최대 500 에폭 동안 훈련하되, 조기 중단이 적용
- 소감
- 태스크에서 제공된 모델과 동일한 구조를 가지고 있으나, 데이터 증강을 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 효과적으로 적용되었다고 생각됩니다.