深層畳み込みニューラルネットワーク：転移学習とファインチューニングの概要

この記事は、深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における転移学習とファインチューニングの実用的な応用と技術的側面について議論している可能性が高いです。 優れた分析は、さまざまなコンピュータビジョンタスクに対するこれらの手法の利点と制限事項を明確にするでしょう。

• •CNNのコンテキストにおける転移学習とファインチューニングの概念を説明します。
• •事前学習済みモデルを使用することの利点を強調します。
• •データセットの準備やハイパーパラメータの調整など、実践的な実装に関する考慮事項について議論する可能性があります。