転移学習
学習済みモデルの知識を新しいタスクの出発点にする手法。ゼロから学習し直さなくて済む。
ImageNetで学習したCNNの最終層を差し替え、手元の小さなデータセットで学習させると、意外なほどうまくいく。基盤モデルのファインチューニングという発想は、すべて転移学習である。前段の層が汎用的なパターンを学習しているという性質に依存している。
学習済みモデルの知識を新しいタスクの出発点にする手法。ゼロから学習し直さなくて済む。
ImageNetで学習したCNNの最終層を差し替え、手元の小さなデータセットで学習させると、意外なほどうまくいく。基盤モデルのファインチューニングという発想は、すべて転移学習である。前段の層が汎用的なパターンを学習しているという性質に依存している。