AI用語集

人工知能の完全辞典

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用語

ネットワークの各層に異なる学習率を適用するファインチューニング戦略。通常、事前学習された層には低い学習率を、新しい層には高い学習率を設定する。

学習中に事前学習モデルの特定の層の重み（勾配）の更新を無効にし、学習された汎用的な特徴を保持するための手法。

バックボーンネットワークの最後に追加されるモジュール。検出されたオブジェクトのバウンディングボックスと確率クラスを予測するよう特化して学習される。

まず上位層を凍結してモデルを学習させ、その後、より細かな調整を行うために下位層を段階的に解凍していくファインチューニングのアプローチ。

ImageNetデータセット（120万枚の画像、1000クラス）で事前学習されたパラメータ。転移学習におけるコンピュータビジョンモデルの開始点として一般的に使用される。

モデルが事前学習されたソースドメインと、モデルが展開されるターゲットドメインとの間のデータの統計的分布における系統的な差異。

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