전이학습을 이용한 용접부 외관 품질 판단 딥러닝 알고리즘 개발에 관한 연구

기존에 이미 학습이 완료된 모델을 새로운 작업에 다시 활용하여 적용하는 기법을 의미한다. 본 연구에서는 이를 통해 딥러닝 모델의 은닉층을 구성하고, 다양한 모델을 적용하여 용접부 외관 품질 예측의 정확도를 분석하는 방법으로 활용하였다.

연구 결과, 미니 배치 사이즈가 클수록 예측 정확도가 향상되었으며, 최대 에폭이 10일 때 SGDM 최적화 알고리즘을 적용한 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈다. 반면 RMSprop을 이용한 경우에는 정확도가 가장 낮게 측정되었다.

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