ファインチューニング（Fine-tuning：微調整）とは？用語「ファインチューニング」について説明。「事前学習」した訓練済みニューラルネットワークモデルの一部もしくは全体を、別のデータセットを使って再トレーニングすることで、新しいタスク向けにモデルのパラメーターを微調整することを指す。 連載目次 用語解説 機械学習（厳密にはニューラルネットワーク）におけるファインチューニング（Fine-tuning：微調整）とは、あるデータセットを使って事前学習（Pre-training）した訓練済みモデルの一部もしくは全体を、別のデータセットを使って再トレーニングすることで、新しいタスク向けに機械学習モデルのパラメーターを微調整することである（図1）。一般的に、再トレーニングの際の学習率はより小さな値にするため、既に調整済みのパラメーターへの影響もより小さなものとなる。 ファインチューニングは、（広義の）転移学習（Transfer Learning）の一つのア
ファインチューニング
