転移学習とは何か調べてみた - Qiita

転移学習とは（Transfer learning) ある領域（ドメイン)で学習したモデルを、別の領域(ドメイン)に適合させる技術を転移学習という。 これにより、普通に学習させるよりも少ないデータ量で学習させることができる。 具体例 2014年のILSVRCで優勝した学習済みモデルVGG16を例にして説明します。 このモデルは、ImageNetのデータセットから、コンテストのお題で出された1000クラスを識別できるようになっています。分類は大まかに区分されたり、詳細に区分されたりとまちまちです。このサイトでどんな分類があるかみれます。 例えば、猫の種類分類を行うシステムを作ろうと思ったとき、この学習済みモデルそのままではきちんと分類することはできません。そこで、用いるのが転移学習です。この学習済みモデルにひと手間加えることにより、猫の種類分類をすることができるようになります。さらに、一から作