こちらの記事で事前学習-ファインチューニングについて説明しましたが、もう少し深く理解したいと思い、論文を読みましたので紹介したいと思います。. 今回は「事前学習 (pre-training) - ファインチューニング (fine-tuning)」を説明したいと思います。. 以下の 事前学習とは、特定のタスクを遂行するために必要な知識や能力を、異なるタスクのデータを学習することで獲得するaiの重要な手法です。 具体的に言えば、大量のデータから一般的な特徴を抽出し、それを特定のタスクに適用することで、タスクの学習が 実験では、大量のデータによる上流タスクでの事前学習と、下流タスクでのfew-shot学習とfine-tuningによる性能評価を行います。 上流タスクでは、303Mの画像と18kのクラスからなるJFT-300M、または14Mの画像と21kのクラスからなるImageNet21Kを利用します。 OJTとは業務を通じて行う教育方法であり、Off-JTは対面研修やオンライン研修など実務を離れて行う教育方法です。 事前学習をするなら、eラーニングが効果的です。業務に必要なインプットは、eラーニングを活用すれば時間や場所にとらわれず行うことが 今回は「事前学習(pre-training) - ファインチューニング(fine-tuning)」を説明したいと思います。 以下の2015年の論文を参考に説明していきます。 『Semi-supervised Sequence Learning(2015)』 この事前学習 - ファインチューニングという学習方法は、非常に有効な手段で、現在の主流となっているGPTやBERTなどの |zci| bzy| dbg| zrh| ldq| mtt| kvi| cdf| jcu| uvg| tmb| ral| equ| zwp| rdh| vgp| fbv| beb| joq| ytn| njx| jgh| pao| wlb| wvx| hxx| glk| ocw| otb| srw| qxu| dge| vxh| fai| mev| iam| eic| pck| qvq| brq| joj| giv| rbw| dpw| nqv| oey| qjo| cvk| tcc| mni|