AIと機械学習の基礎概念誤り発見
転移学習（Transfer Learning）に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？
A.転移学習とは、あるタスクで学習済みのモデルの知識を別の関連するタスクに活用する手法である。
✓ この記述は正しい。転移学習は学習済みモデルの知識を異なるが関連するタスクへ転用する効果的な機械学習手法である。
B.転移学習を活用することで、ターゲットタスクのデータ量が少ない場合でも効果的にモデルを訓練できることが多い。
✓ この記述は正しい。転移学習はデータ不足の状況でも事前学習の知識を活用できるため、特にデータ量が限られる場面で有効である。
C.転移学習では、事前学習済みモデルの全パラメータを必ずすべて再学習させなければならない。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくは転移学習では特定の層のみ再学習（ファインチューニング）し、他の層を固定することも一般的な手法である。
D.ImageNetで事前学習されたモデルを医療画像分類タスクに適用することは、転移学習の代表的な活用例である。
✓ この記述は正しい。大規模画像データセットで学習した特徴抽出器を医療画像などの特定ドメインに応用するのは転移学習の典型例である。