[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング31 (1002ﾚｽ)
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41(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3fe4-puhv [61.114.68.38]) 2021/10/04(月)12:24 ID:NQkhcE1O0(1) AA×
>>39


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41: (ﾜｯﾁｮｲ 3fe4-puhv [61.114.68.38]) [sage] 2021/10/04(月) 12:24:33.93 ID:NQkhcE1O0 >>39 俺もそこはイマイチだったけど、目的が違うんだと理解してる ファインチューニングは、その名の通り微調整 公開された学習済みモデルの、出力層付近の重みを自分の（または新たな）データセットで学習させて適応させるとかで、ファインチューニングの前後でモデル全体の目的は変わらない 転移学習は、モデルをそのまま別の目的へ使用すること 例えばよくある例だと画像認識モデルを特徴抽出器としてSVMに流し込んで、分類させるのに使うとか 転移学習の前後では全体の目的は変わる（例では画像認識→画像分類） http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/41
俺もそこはイマイチだったけど目的が違うんだと理解してる ファインチューニングはその名の通り微調整 公開された学習済みモデルの出力層付近の重みを自分のまたは新たなデータセットで学習させて適応させるとかでファインチューニングの前後でモデル全体の目的は変わらない 転移学習はモデルをそのまま別の目的へ使用すること 例えばよくある例だと画像認識モデルを特徴抽出器としてに流し込んで分類させるのに使うとか 転移学習の前後では全体の目的は変わる例では画像認識画像分類

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