問題 No.432
あるタスクで学習済みのモデルをベースとして、別の類似タスクのためにモデルの一部を再学習させることで、少ないデータでも短時間で高精度なモデルを得る手法はどれか。
【正解の解説】
転移学習
転移学習。既に大量のデータで学習された知識を別の似た課題に応用することで、少ないデータからでも効率よく賢いモデルを作るテクニックです。
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【その他の選択肢の解説】
強化学習
強化学習。環境との対話を通じて、試行錯誤しながら最適なルールを自ら見つけ出す学習手法です。
自己符号化
自己符号化。データを一旦圧縮し、元に戻す過程で、そのデータの本質的な特徴を学習する手法です。
ドロップアウト
ドロップアウト。学習中にランダムにニューロンを無効化することで、特定の情報に偏りすぎないようにし、過学習を防ぐ手法です。