Machine learningMachine learning
転移学習
転移学習は、ソースタスクまたはソースドメインでモデルをトレーニングして得られた知識を、異なるが関連性のあるターゲットタスクまたはターゲットドメインでの学習を改善するために再利用する機械学習のパラダイムである。ターゲットタスクのラベル付きデータが乏しい場合に特に強力であり、コンピュータビジョン、自然言語処理、およびそれ以降のほとんどの最新のディープラーニングアプリケーションの基盤となっている。
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出典
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
- Bengio, Y. (2012). Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning. In Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning, PMLR 27, 17–36. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/transfer-learning
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