転移学習を用いた学習済みモデルからの特徴量再利用（Feature Extraction）

転移学習を用いた学習済みモデルからの特徴量再利用（Feature Extraction）とは

転移学習を用いた学習済みモデルからの特徴量再利用（Feature Extraction）とは、大規模なデータセットで事前に学習された深層学習モデル（例：画像認識モデル）の途中の層から、入力データの抽象的な特徴量ベクトルを抽出する手法です。この抽出された特徴量は、新しいタスクの機械学習モデルの入力として直接利用されます。これにより、新しいタスクのデータ量が少ない場合でも、事前に学習されたモデルが持つ高い汎化能力や知識を活用し、効率的かつ高精度なモデル構築が可能となります。これは、AIモデル構築の鍵である「特徴量」を、既存の強力なモデルから効率的に生成・活用する重要なアプローチの一つと言えます。

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