微調整されたモデルは、特定のタスクまたはデータセットでより優れたパフォーマンスを生み出すように調整および最適化された機械学習モデルです。これには、ハイパーパラメータの調整、アーキテクチャの変更、事前トレーニング済みモデルのトレーニング プロセスの変更など、目の前のタスクにより適したものにするプロセスが含まれます。微調整により、モデルはより関連性の高い機能を学習し、特定のユース ケースに対してより良い結果を得ることができます。これは、事前トレーニング済みのモデルを新しいアプリケーションに適応させる転移学習で使用される一般的な手法です。
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