転移学習について

転移学習とは


→ある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術。



・広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応。

・シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術。



転移学習を行うメリット


⚫️少ないデータで精度の高い学習結果を得ることが出来る

 
→一度学習したモデルを他のモデルにも使用出来る。


→何度も何度も同じ学習をゼロから行わなくて良いというメリットがある。



ハンドボールを経験した人が、野球に変更したとしても、さほど違和感無く挑戦し、他の人よりも早く体得できる。




これからの自分の可能性を否定せずに、
転移学習を実行してはいかがでしょうか✨