「ディープラーニングにおける転移学習とは何ですか？」

「ディープラーニングでの転移学習とは何ですか？」

事前訓練済みの機械学習とディープラーニングモデル

簡単に言うと、事前訓練済みのモデルとは、新しい異なるデータセット上で実行されるモデルを使用する技術のことです。その基本的なアイデアは、訓練済みモデルの知識を取り入れて、新しい関連するアプリケーションに適用することです。この技術は、コンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）の分野で特に有用であり、意味情報を持つ大量のデータがあるためです。

ゼロからディープラーニングモデルを訓練する際の問題点は何ですか？

1. 公開されていない場合、多くのラベル付きデータが必要であり、取得に時間と労力がかかります。
2. 大規模なデータセット上でモデルを訓練するには、多くの時間がかかります。

大規模なデータでのモデル訓練を回避するための解決策

• 事前訓練済みモデルを使用することができます。

事前訓練済みモデルとは、既に異なるカテゴリやクラスにわたるさまざまな大規模データセットで訓練されたモデルのことです。もし、入力データが事前訓練済みモデルのクラスと異なる場合でも、この問題を解決するために、転移学習の技術が重要な役割を果たします。

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タイプに基づく事前訓練済みモデル:

1. コンピュータビジョン用: VGG、ResNet、MobileNetなど
2. NLP用: GPT-3/4、Bert、XLNet、T5など

転移学習の利点:

1. モデル訓練時間を節約できます。
2. ほとんどの場合、ANNよりも良い結果を得ることができます。
3. 少量のデータで訓練することができます。

例:

1. 例えば、ImageNet（1000クラス）で訓練されたVGG16アーキテクチャモデルを取り上げましょう。このモデルには畳み込み層と全結合層があります。畳み込み層は空間情報を捉えるために使用され、FC層はオブジェクトを分類するために使用されます。
2. もし、私たちの分類がその1000クラスに含まれていない場合は、事前訓練済みモデルの畳み込み層を保持し、独自のベースとなる全結合層を追加します。これにより、以前訓練された知識が少量のデータに適用され、独自のベースとなる層で訓練されます。

転移学習はどのように機能するのでしょうか？

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