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転移学習

転移学習

転移学習とは、一度別のタスク用に学習した学習済モデルのネットワークのパラメータを固定し、新たに追加した層の重みのみを再学習するというものです。

画像認識や音声識別モデルにおいて有用であり、データが少ない際に有効な学習手法です。

クイズ

ディープラーニングを実際に使用する場合、転移学習を行う場合がある.転移学習の手法の説明として、最も適切な選択肢を一つ選べ.
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    転移学習は、学習済みモデルの出力層付近を変更し、新しいデータに対して追加した層の学習を行う手法です.学習済みモデルはすでにある程度画像の特徴を捉えているため、比較的簡単に新しいモデルを作成することが出来ます. (参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-1 P214-215) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P166)

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