↑: [[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-G検定]], [[破壊的忘却]]