본 연구는 이미지 분류 작업에서 목표 도메인 요구 사항을 충족하는 최적의 사전 훈련 모델을 선택하는 방법을 조사합니다. ImageNet으로 사전 훈련된 11개의 이미지 처리 모델의 지식을 5개의 서로 다른 목표 도메인 데이터 세트에 적용하기 위해 네트워크 매개변수를 조정했습니다. 정확도, 정확도 밀도, 훈련 시간, 모델 크기를 측정하여 1회 에피소드와 10회 에피소드의 훈련 세션에서 사전 훈련 모델을 평가했습니다.