転移学習
学習済みモデルをベースに、最終の出力層を付け替えて学習すること
なんで出力層だけ？
何に分類するかは問題によって異なるから。自分の課題に合った分類器にしたい
少量のデータ、少量の学習時間で性能の良いモデルが作れる
その学習済みモデルから、付け替えた出力層を結ぶあたりの重みパラメータを自分で用意した学習データで学習させる
出力層だけでなく入力層に近い部分も自分で学習させることをfinetuningという
学習機は自分で回すのか。学習済みモデルを転用することだと思ってた
ほとんど合ってるよ
入力層と、結合層付近のみを自己流に変えて、そこだけ重みパラメータを更新させるために自分で学習機を回す