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転移学習

転移学習

転移学習の基本的な手法は,学習済みモデルの出力層だけを目的のタスクに合うように取り換え,その部分だけを新たに用意したデータセットで学習します。

そのため新たに学習するパラメータ数は少なく,短い時間で学習できます。また,学習済みモデルが既にある程度の特徴を捉えているため,新たに用意する学習用データが少なくてもある程度高い精度が得られます。

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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