概要
あるタスクで学習済みのモデルを、別の関連タスクに転用して効率的に学習する手法。
詳しい解説
転移学習は、大量のデータで学習済みのの知識を、別の関連するタスクに再利用する手法です。ゼロから訓練し直すより、少ないデータと計算で高い精度を得られます。を特定用途に適応させるは、転移学習の代表的な形です。
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具体例・活用シーン
画像認識の転用
一般的な画像で学習済みのモデルを土台に、少量の医療画像で追加学習させると、効率よく病変検出モデルを作れます。
関連用語
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