転移学習とファインチューニング

正解：B

追加した層だけを学習するのが転移学習、学習済みの部分も含めて再学習するのがファインチューニング。

転移学習：事前学習したモデルを再利用する。特徴抽出は新しい出力層だけを学習し、ファインチューニングは上位層なども小さな学習率で更新する。

• A

  誤り。ファインチューニングは、追加した層だけでなく、学習済みモデルの重みも含めて再学習する方法を指す。

• B

  正しい。学習済みモデルの重みは固定し、追加した層だけを学習するので、少ないデータや計算量でも新しいタスクに対応できる。

• C

  誤り。蒸留は、大きなモデルの出力を手本にして小さなモデルを学習させる方法。

• D

  誤り。データ拡張は、画像の回転や反転などで学習データを水増しする方法。

学習のポイント：転移学習とファインチューニングで、どこの重みを学習するかの違いを押さえる。