問題 No.447
ある特定の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、少量のデータ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
あるタスクで得た学習済みモデルを、別の似たタスクの調整に応用することで、少ないデータでも効率よく学習させる手法のことです。
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【その他の選択肢の解説】
強化学習
行動に対する報酬を得ることで、試行錯誤しながら最適な振る舞いを学習する手法のことです。
自己符号化
教師データを使わず、入力した情報を圧縮して、再度復元するように学習させることで特徴を抽出する手法のことです。
ドロップアウト
ニューロンをランダムに無効化することで過学習を防ぐ、モデルの訓練時の工夫のことです。