AIが未知のタスクを学習する「転移学習」とニューラルネットの重み調整

AIが未知のタスクを学習する「転移学習」とニューラルネットの重み調整とは

「AIが未知のタスクを学習する「転移学習」とニューラルネットの重み調整」とは、あるタスクで学習済みのニューラルネットワークモデルを、別の関連するタスクに適用する機械学習の手法です。特にデータ量が少ない新たなタスクにおいて、既存の知識（学習済みの重みや特徴抽出器）を再利用することで、ゼロから学習するよりも効率的かつ高性能なモデル構築を可能にします。具体的には、学習済みモデルの最終層のみを新しいタスクに合わせて再学習させたり、一部の層の重みを微調整（ファインチューニング）したりします。これは「AI用語集のニューラルネット」で解説される基本的な構造が、いかに多様な応用を可能にするかを示す重要な概念の一つです。

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