転移学習 - Wikipedia
転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を解決する際に得た知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域である[1]。たとえば、乗用車を認識するために得た知識は、トラックを認識するためにも応用できるかもしれない。この研究領域は、学習転移（英語版）に関する長い歴史を持つ心理学の文献と何かの関係をもつが、2つの分野の実用的な結びつきは限定的である。実用的な面では、過去に学習した仕事の情報を新たな仕事の学習のために再利用または転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある[2]。 1976年、Stevo BozinovskiとAnte Fulgosiは、ニューラルネットワークの学習における転移学習に明示的に取り組んだ論文を発表した[3][4]。この論文では、転移学習の数学的および幾何
Transfer learning - Wikipedia
Transfer learning (TL) is a technique in machine learning (ML) in which knowledge learned from a task is re-used in order to boost performance on a related task.[1] For example, for image classification, knowledge gained while learning to recognize cars could be applied when trying to recognize trucks. This topic is related to the psychological literature on transfer of learning, although practica
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