深層学習比較
転移学習と微調整（ファインチューニング）の主な違いは何か？
A.転移学習は異なるタスク間で知識を適用し、微調整は学習済みモデルのパラメータを新しいタスクに合わせて更新する← 正解
✓ 正解です。転移学習は他タスクで学習した知識を活用する概念全体を指し、微調整はその具体的な手法として、学習済みパラメータを新タスク用に調整します。
B.転移学習は新しいデータセットで一からモデルを訓練し、微調整は既存モデルの複製を使用する
✗ 微調整も転移学習の一形態です。むしろ微調整は既存の学習済みモデルを活用するため、一からの訓練ではありません。
C.転移学習は小規模データセット専用で、微調整は大規模データセット専用である
✗ 両者ともデータセットサイズに関わらず適用可能です。データの大小に応じて適切に選択します。
D.転移学習と微調整は同義語であり、区別する意味はない
✗ 転移学習は広い概念であり、微調整はその一つの実装手法です。異なるレベルの概念です。
この問題のポイント
転移学習は他タスクで学習した知識を活用する概念全体を指し、微調整はその具体的な手法として、学習済みパラメータを新タスク用に調整します。
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