Vision Transformer (ViT) を画像分類タスク用にファインチューニングする方法

Vision Transformer (ViT) を画像分類タスク用にファインチューニングする方法とは

Vision Transformer (ViT) を画像分類タスク用にファインチューニングする方法とは、大規模なデータセットで事前学習されたViTモデルを、特定の画像分類タスクに合わせて再学習させることで、その性能を最適化する手法です。ViTは、Transformerアーキテクチャを画像処理に応用し、画像をパッチに分割して系列データとして処理することで、グローバルな特徴抽出能力を発揮します。このファインチューニングは、親トピックである「画像認識のファインチューニング」における高度なアプローチの一つであり、事前学習によって得られた豊富な知識を少量のタスク固有データに転移させ、効率的かつ高精度な分類モデルを構築することを目的とします。具体的には、既存のViTモデルの最終層を対象タスクのクラス数に合わせた新しい分類器に置き換え、特定のデータセットで学習することで実現します。

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