VGG16 Max-pooling, Flatten, Normalization 레이어들을 제외한 16개의 레이어들로 구성되어 있다. 1000 종류의 이미지로 구성되어 있는 ImageNet 이미지 데이터셋을 가지고 학습을 하였기 때문에 마지막 레이어인 SoftMax에 의해 분류되는 클래스는 1000 개가 된다. 모델의 하위 레이어들은 특징 추출(feature extraction)에 집중을 하고 상위 레이들은 분류(classification)에 사용된다. 그러므로 Fine tunning은 아래 레이어들의 파라미터는 고정을 시켜 놓고 상위 레이어들을 목적에 알맞게 갈아치워서 새롭게 변한 상위 레이어들의 파라미터만 학습하는 원리가 된다. 위 하단의 이미지로 보면 상단의 레이어들이 하위 레이어에 해당되고 하단의 레이..