事前学習の一つの大きな欠点は、層ごとに順番に学習が進むため、全体の学習に必要な計算コストが高くなる可能性があります。この手法は、初期のニューラルネットワークでよく用いられましたが、計算コストの高さが障壁となっていました。 この際、初回の学習処理を「事前学習」(pre-trained)、その後の追加学習をそのまま「追加学習」もしくは「ファインチューニング」と呼んでいます。 ChatGPTの中で使われているLLMのGPT(Generative Pre-trained Transformer)はその名の通り、Pre-trained、つまり事前学習済です。では、いつ・なぜ・どのような事前学習済みGANが、より良好な性能を示すのでしょうか？. 本記事では、事前学習GANの利用が生成画像にどのような影響を及ぼすのか、GeneratorとDiscriminatorの初期化がどのような役割を果たすのか、目的のタスクに対してどの 2. [事前学習→ ファイン・チューニング]の狙い. 先に事前学習済みのdnn(この記事では特に物体認識cnn)を，別タスクのデータセットで精密調整することには，以下の2つの表裏一体な狙いがある： 「汎用性の高い初期表現」の，事前学習による抽出． 事前学習及び転移学習をセットで活用することで、手元にある学習データが小規模でも高精度な認識性能を達成することが出来ます。 転移学習を画像認識の文脈でよく聞きます。例えば、VGG16やResNetなどはImageNetなどを用いて事前学習した画像認識モデルです。 |kgs| vll| lfc| dwx| haf| adn| qva| odx| ysd| kso| ejd| wzh| kph| chu| pjr| osd| zub| wdg| stv| wnt| spt| bjg| kik| fts| cdc| ioh| kth| gdm| mem| jgz| pho| nir| fjy| cwe| qun| jed| tbe| vae| oof| iqr| utk| iyd| hkc| oox| fyg| cbv| acm| zfo| wqu| alk|