教科書で学ぶ学習の転用と代表的な深層学習モデル
定義ある課題で学習したモデルの知識を、関連する別の課題に転用して、新しい課題の学習を効率よく進める手法を転移学習という。
解説例えば、多くの種類の物を見分けるように学習した画像認識のモデルを、工場で製品の傷を見つけるという別の課題に使う。新しい課題のデータが少なくても、すでに学んだ形や模様の特徴を生かせるため、ゼロから学習するより短い時間で精度を出しやすい。学習済みモデルを土台にしたファインチューニングは、転移学習を実現する代表的なやり方の一つである。
たとえピアノを習った人が、鍵盤の感覚や楽譜の読み方を生かして、電子オルガンを早く弾けるようになるようなもの。
記憶フック英語は transfer learning。乗り換えを「トランスファー」と呼ぶのと同じ語で、知識を別の路線へ乗り換えさせると読める。