転移学習 | Transfer Learning
- ファインチューニング と同様、ある学習済みAIモデルをもう一度学習させること。
- ただし、 ファインチューニング とは違い、新たに学習させるタスクは学習済みAIモデルのタスクのサブセットと決まっているわけではない。似ているが同一でないタスクである。
- 一般的には、元の学習済みAIモデルに新たなレイヤーを追加しこの重みに新しいタスクを学習させる。既存のレイヤーはフリーズさせる。つまり、既存のレイヤーの学習率は0とする。
ファインチューニング | Fine-tuning
- 転移学習 と同様、ある学習済みAIモデルをもう一度学習させること。
- 一般的には、新たに学習させるタスクは学習済みAIモデルのタスクのサブセットである。
- 一般的には、元の学習済みAIモデルに新たなレイヤーを追加しこの重みに新しいタスクを学習させる。既存のレイヤーも学習させるが、既存のレイヤーの学習率は低めにする。 る。
Zero-Shot Learning
- 教師データに無いカテゴリを予測する問題設定。
Few-Shot Learning
- ファインチューニング や 転移学習 と同様、ある学習済みAIモデルをもう一度学習させること。
- ただし、 ファインチューニング や 転移学習 は大量の教師データを用いるのが一般的であるが、非常に少量の教師データでAIモデルを学習させようとする問題設定。
