転移学習

「転移学習」とは？意味を解説

機械学習において、既に学習済みのモデルやパラメータを、異なるが関連する新しいタスクへ適用する技術。大規模データセットで事前学習したモデルを、データの少ない分野へ応用することで、学習効率を大幅に改善できる。画像認識や自然言語処理など多くの分野で活用されている。

例文

• ImageNetで学習した画像認識モデルを医療画像診断に転移学習させた。
• 自然言語処理の事前学習モデルを新言語タスクへ転移学習することで精度が向上した。
• 少量の学習データでも転移学習により高精度な予測モデルを構築できた。

「転移学習」の言い換え・類語

「転移学習」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

「転移」は知識や技能が異なる場面へ応用されることを意味し、「学習」と組み合わせて、既習知識を新分野に活用する学習法を表す概念。機械学習分野で広く使用されている。

英語で言うと

「転移学習」との違いを比較する

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