転移学習とは？

転移学習の意味

大量データで学習済みのモデルを土台にして、目的の課題向けに一部だけ再学習させる手法。ゼロから学習するより少ないデータと計算資源で高い精度が得られます。FEでは学習コスト削減の手段として問われます。

転移学習の具体例

一般的な画像で学習済みのCNNの出力側の層だけを差し替え、自社製品の良品・不良品の画像数百枚で再学習させると、実用的な外観検査モデルが短時間で作れます。土台側の層は特徴抽出器として固定したまま使います。

転移学習は試験でどう引っ掛けられる？

転移学習は「学習済みモデルを再利用する」ものであって、学習が不要になるわけではありません。また、元のデータと対象領域がかけ離れていると効果が出ないため、万能の手段ではない点に注意します。

転移学習と関連する用語

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 過学習
• ニューラルネットワーク