深層学習誤り発見
以下の転移学習と事前学習モデルに関する記述のうち、誤っているものはどれか？
A.転移学習は大規模データセットで事前学習したモデルを、別のタスクに適応させる手法である
✓ この記述は正しい。転移学習は大規模データの事前学習知識を活用し、別のタスクに効率的に適応させる機械学習の手法である。
B.ファインチューニングは事前学習モデルの全層の重みを調整することで、ターゲットタスクに適応させる
✓ この記述は正しい。ファインチューニングは事前学習モデル全体を低い学習率で訓練し、ターゲットタスクに適応させる手法である。
C.特徴抽出法は事前学習モデルの一部の層のみを固定し、新しい層を追加して訓練する方法である
✓ この記述は正しい。特徴抽出法は事前学習層の重みを固定し、新規層を追加訓練することで効率化する方法である。
D.事前学習モデルの使用により、少ないデータでも高精度なモデルを構築できるため、新しいタスクからは学習が不要である← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。事前学習モデルは初期値として優れていますが、ターゲットタスクへの適応のため**ファインチューニングや転移学習が必要**です。
この問題のポイント
この記述が誤りです。事前学習モデルは初期値として優れていますが、ターゲットタスクへの適応のため**ファインチューニングや転移学習が必要**です。
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