特徴抽出とファインチューニング

正解：D

学習済みの層を固定して最終層だけを学習するのが特徴抽出、全体を小さな学習率で更新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。学習済みの層の重みも、小さい学習率で更新する方法。

• B

  誤り。大きなモデルの出力を使って小さなモデルを学習する方法。

• C

  誤り。重みの数値の精度を下げて軽量にする方法。

• D

  正しい。データが少ないときに過学習を抑えやすい。

学習のポイント：データが少ない・タスクが似ている場合は、固定する層を多くする。