2022年 秋期

ある領域で学習した学習済みモデルを、別の領域に再利用することによって、効 率的に学習させる。

学習に使った訓練データに対しては精度が高い結果となる一方で、未知のデータ に対しては精度が下がる。

期待している結果とは掛け離れている場合に、結果側から逆方向に学習させて、 その差を少なくする。

膨大な訓練データを学習させても効果が得られない場合に、学習目標として成功 と判断するための報酬を与えることによって、何が成功か分かるようにする。