↑: [[G検定に関する知識]] - 事前学習済みモデルを新タスク用に微調整する手法 - ゼロから学習するより少ない計算コストで高精度を達成 - 下位層（汎用特徴）は凍結し、上位層と出力層だけ再学習 - 全部の層を学び直すのはフルファインチューニング - 注意点：破壊的忘却（繰り返すと前の知識が消える） - cf. [[転移学習]], [[事前学習]], [[破壊的忘却]] - 用語の区別：全パラメータを凍結し出力層のみ学習するのは**特徴抽出（Feature Extraction）**。ファインチューニングは事前学習済み重みを初期値として一部または全体を再学習 ← ひっかけ