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事前学習

事前学習とは、既に学習済みのモデルを利用する手法であり、ニューラルネットワークに新たな層を加え、その加えた層のパラメータだけを調整することによって別のタスクに転用する転移学習等に用いられます。

例えば、普遍的な画像分類のモデルを鳥の品種を見分けるモデルとして転移学習を行うといった活用例が考えられます。事前学習はより少ないデータでかつ短時間で学習が可能というメリットがあります。しかし、あまりにもかけ離れたタスク間でこれを行うと逆に精度が下がるため注意が必要です。

クイズ

以下の文章を読み,空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. 映像から物体検出を行うモデルを作る際,(ア)で事前学習したモデルを転移学習することで,効率的に学習できると考えられる.
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    事前学習済みのモデルを利用して新しいデータで学習することを転移学習といい,学習すべき特徴をある程度つかんでいるため,モデルを一から作るより効率的に学習できます.転移学習によって映像を扱うモデルを作る際は,同様の特徴を持つ画像認識モデルが適しています.

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