問題 No.920
学習データが少ないタスクにおいて、既に膨大なデータで学習済みのモデルの一部を再利用する転移学習が有効な理由は「【 】」である。
【正解の解説】
下位層で抽出された汎用的な特徴抽出器を新しいタスクに流用できるため
転移学習は、学習済みモデルの画像や文章の基本的なパターン（エッジや文法など）を、新しい別のタスクにも流用して活用する手法です。
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【その他の選択肢の解説】
すべての層の重みをランダムに初期化し直すため
重みをすべてランダムに初期化し直すと、これまでの学習経験がすべて失われることになります。
計算リソースを節約するために学習済みモデルを推論のみに使うため
推論のみに使うだけでなく、新しいタスクに合わせて一部を再学習させることで効率を最大化します。
モデルの構造を新しく設計し直す必要がないため
モデル構造は新しく調整が必要なケースも多く、重要なのは学習済みモデルが保持している学習済みのパラメータです。