ファインチューニングとは? わかりやすく解説

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ファイン‐チューニング【fine tuning】

読み方:ふぁいんちゅーにんぐ

微調整の意から》

金融・財政政策などを臨機応変適用して景気変動抑制すること。

自動車・バイクまたはテレビ・ラジオなどの機械調整すること。


ファインチューニング


ファイン・チューニング


ファインチューニング

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/04/29 09:22 UTC 版)

文脈によって、ファインチューニング: fine-tuning)は、次を指すことがある。




「ファインチューニング」の続きの解説一覧

ファインチューニング

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/04 14:44 UTC 版)

特徴量」の記事における「ファインチューニング」の解説

表現学習タスク学習分離可能であるが、完全には分離せず段階的に進めることもできる。すなわち表現モデルをまず学習し (事前学習)、その上で表現モデルとタスクモデルを繋げて一体化した上でタスク学習をおこなう(fine-tuning approach)。事前学習タスク学習異なデータ利用できるため、分離時と同じ利点得られる。さらに表現モデル部分タスク最適化される特徴がある。言語モデルにおけるBERTはその顕著な例である。

※この「ファインチューニング」の解説は、「特徴量」の解説の一部です。
「ファインチューニング」を含む「特徴量」の記事については、「特徴量」の概要を参照ください。

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