ファイン‐チューニング【fine tuning】
ファインチューニング
ファイン・チューニング
収載図書スピルバーグのアメージング・ストーリー 2
出版社新潮社
刊行年月1987.5
シリーズ名新潮文庫
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）』 (2025/07/05 08:14 UTC 版)
文脈によって、ファインチューニング（英: fine-tuning）は、次を指すことがある。
- ファインチューニング (機械学習) - 機械学習の技術
- Fine tuning - i-depのアルバム
- 微調整された宇宙 - 英語で書くとFine-tuned universe。この宇宙はファインチューニングされている、などと言うときに使う。
参照
- チューニング - 調律や調整に関する（曖昧さ解消ページ）
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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)
表現学習とタスク学習は分離可能であるが、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）。事前学習とタスク学習で異なるデータを利用できるため、分離時と同じ利点を得られる。さらに表現モデル部分もタスクに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。
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