【MNIST】ImangeNetのモデルを利用してFineTuningやってみた【効率的な高精度モデルの構築】 - Qiita

①はじめに AIを勉強するにあたりFineTuningも勉強しておきたいと思います。今回は**ImageNet学習済みのDenseNet121モデルを利用して、MNISTを実施してみたいと思います。ライブラリはkeras**を使用します。 ②ファインチューニングとは FineTuningとは和訳すると微調整という意味です。AIでのファインチューニングとは、既存のモデルの一部を再利用して、新しいモデルを構築する手法のことです。 ■ファインチューニングと転移学習の違い ファインチューニングに似たようなものとして、転移学習があります。ファインチューニングと転移学習が、いつもごっちゃになってしまうので、ここで整理します。 ファインチューニング ファインチューニングは、学習済みモデルの重みを初期値として、再度学習します。メリットは、既存モデルの重みを初期値として追加学習することで、より効率的に高精度