問題 No.189
ディープラーニングにおいて、例えば画像を入力した際、「そこに写っている物体のクラス分類」と「物体の位置検出（バウンディングボックスの特定）」のように、関連する複数の異なるタスクを1つの共有のバックボーンネットワーク（特徴量抽出層）を使って同時に学習させるアプローチを何というか。
【正解の解説】
マルチタスク学習
画像認識などの複数の異なるタスクを、共通の抽出層を使って同時に学習させる方法です。複数の仕事を並行してこなすことで、知識を相互に活用し、効率よく学習できます。
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【その他の選択肢の解説】
マルチモーダル学習
テキスト、画像、音声など、異なる種類の情報を組み合わせて学習し、情報の関連性を深く理解する手法です。
アンサンブル学習
複数の異なるモデルの予測結果を組み合わせることで、単一のモデルよりも高精度で安定した結果を得ようとする手法です。
転移学習
ある特定のタスクで学習した知識を、別の似たようなタスクに応用して学習効率を高める手法です。