テクノロジ系 / 基礎理論
転移学習
転移学習は、ある課題で学習した知識を、別の関連する課題に活用する手法です。
もう少し詳しく
すでに別の課題で学習済みのモデルの知識を、新しい課題の学習に流用する手法です。一から学習するより、少ないデータと時間で効率よく学習できます。事前学習済みモデルを別用途に活かす考え方の基礎で、ファインチューニングもこの一形態といえます。
試験での見方
例：画像認識で学んだ知識を、別の画像課題に活かすのが転移学習です。
テクノロジ系 / 基礎理論
転移学習は、ある課題で学習した知識を、別の関連する課題に活用する手法です。
すでに別の課題で学習済みのモデルの知識を、新しい課題の学習に流用する手法です。一から学習するより、少ないデータと時間で効率よく学習できます。事前学習済みモデルを別用途に活かす考え方の基礎で、ファインチューニングもこの一形態といえます。
例：画像認識で学んだ知識を、別の画像課題に活かすのが転移学習です。
学習済みの知識を別課題に活用する点が核心です。少データ・効率化の利点と、事前学習・ファインチューニングとの関連が問われます。