初心者向けの転移学習
「美容とファッション初心者のための転移学習入門ガイド」
画像分類における転移学習の実践ガイド
この記事では、転移学習の概念について説明し、画像分類のタスクでの例を見ていきます。
転移学習とは何ですか？
転移学習は、大規模データセット上で学習済みのモデルを使用して、限られたラベル付きデータで新しいタスクを解決する、深層学習の技術です。
転移学習では、ソースタスクから豊富で一般化された特徴表現を学習したプリトレーニング済みモデルを取り、ターゲットタスクで微調整します。
例えば、ImageNetは大規模なデータセットであり（1000クラスの1400万枚の画像）、VGGNetやResNetなどの大規模な畳み込みニューラルネットワークのトレーニングによく使用されます。
これらのネットワークをImageNetでトレーニングすると、これらのモデルはパワフルで情報量の多い特徴を抽出することを学びます。このトレーニングをプリトレーニングと呼び、これらのモデルはImageNetで事前学習されています。なお、ImageNetでの画像分類タスクに対してトレーニングされています。
ターゲットタスクである新しいタスクに転移学習を行うには、まずターゲットデータセットと呼ばれるラベル付きのデータセットを用意する必要があります。ターゲットデータセットは通常、ソースデータセットよりもはるかに小さくなります。ここでのソースデータセットは非常に大規模でした（1400万枚の画像が含まれています）。
次に、これらのプリトレーニング済みモデルの最終の分類層を削除し、最後に新しい分類層を追加し、独自のターゲットデータセットでトレーニングします。トレーニング時には、最後の層以外のすべての層を凍結するため、ほとんどのパラメータがトレーニングされず、トレーニングが高速に行われます。そして、転移学習が完了しました！
モデルが経験する2番目のトレーニングは、ファインチューニングと呼ばれます。ファインチューニングでは、事前学習されたほとんどの重みが固定され、最終の層のみが新しいデータセットに適応されます。
転移学習の利点
転移学習の主な利点は、事前学習済みモデルで既に開発された専門知識を活用できるため、大規模なモデルをゼロからトレーニングする必要がないことです。また、大きな…の必要性も軽減できます。
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