事前学習とは？転移学習との違いや主なモデルの特徴について解説！

「事前学習」という言葉を聞いたことのある方もいるのでは無いでしょうか？

転移学習とセットにされることが多いこの言葉ですが、今回はそんな「事前学習」について簡単に解説しています。

ぜひ最後まで読んでください！

事前学習とは

ディープラーニングにおける事前学習（pretraining）は、大規模なデータセットでネットワークを初めて学習する手段を指します。

事前学習は、最終的に解きたいタスク（目的タスク）とは異なる、より一般的で広範囲のタスクで実施されます。

このプロセスにより、ネットワークは有用な特徴を学習し、一般的な知識を獲得します。

例えば、画像認識のタスクでは、事前学習によってネットワークはエッジ検出、テクスチャ認識などの一般的な視覚特性を学習することが多いです。

その後、この事前学習モデルは特定の目的タスク（例えば、犬と猫の分類）に適応するために微調整（fine-tuning）されます。

ここでは、学習率を低く設定し、事前学習で学んだ一般的な特徴を保持しつつ、目的タスクの特異的な特徴を学習します。

事前学習は、特にデータが少ないタスクや新しいタスクに対して有用で、モデルがより良い性能を達成するための重要な手段となっています。

これは、事前学習がモデルに広範で一般的な知識を与え、適応能力を高めるからです。

事前学習と微調整のこの2段階のアプローチは、転移学習（transfer learning）とも呼ばれます。

ファインチューニングとは、事前学習によって学んだモデル（事前学習モデル）を特定のタスクに特化するように調整する手法のことを指します。

具体的には、モデルのパラメータを微調整し、新たなタスクのデータに対する性能を改善します。

ファインチューニングは主に次のような手順で行われます。

事前学習モデルのロード：事前学習モデル（例えば、画像認識タスクで学習したモデル）をロードします。このモデルは、多くの汎用的な特徴を学んでいます。
新たなタスク向けのレイヤーの追加：通常、ネットワークの出力部分に新たなレイヤー（例えば、新たなクラスを分類するためのソフトマックスレイヤー）を追加します。
学習率の設定：学習率を低く設定して、新たなタスクのデータでネットワークを訓練します。この時、低い学習率が使われる理由は、事前学習で得た汎用的な特徴を大幅に変化させないようにするためです。
モデルの訓練：新たなタスクのデータでモデルを訓練します。この訓練は、一般的には損失関数の最小化により行われます。

ファインチューニングにより、特定のタスクに対する性能を改善することが可能となります。

また、事前学習とファインチューニングを組み合わせることで、特にデータ量が少ないタスクでも、モデルが高い性能を達成することが可能となります。

事前学習と転移学習は、ディープラーニングの二つの重要な概念であり、お互いに密接に関連していますが、それぞれが異なる目的とプロセスを持っています。

この両者の違いを詳しく見ていきましょう。

事前学習は、大規模なデータセットでニューラルネットワークを初めて学習する手段を指します。

この過程で、モデルは一般的で広範囲のタスクから有用な特徴やパターンを抽出します。

例えば、画像認識のタスクでの事前学習では、モデルはエッジ検出、テクスチャ認識などの一般的な視覚特性を学習することが多いです。

転移学習は、事前学習で得た知識（学習したパラメータや特徴）を新しいタスクに「転送」する手法を指します。

つまり、既に学習されたモデルの知識を利用して、新しいタスクの学習を助けることが目的です。

転移学習の一部として、しばしば「ファインチューニング」が行われます。

これは、事前学習で得たモデルを新しいタスクに対して微調整し、特定の問題に最適化するプロセスを指します。

つまり、事前学習は一般的な知識の獲得を目指す初期の学習フェーズであり、転移学習はその後、それらの知識を新しいタスクに適応させるフェーズと言えます。

これらは一連の流れの中で連携して機能し、一般的な知識から特定のタスクへの適応をスムーズに行うことを可能にします。

事前学習のメリットや、事前学習を行うことで期待できる効果にはどのようなものがあるでしょうか。

詳しく見ていきましょう。

データ利用効率の向上：事前学習は、大量のデータから広範な知識を抽出することが可能です。そのため、新たなタスクに対するデータが少ない場合でも、事前学習の結果を用いて性能を向上させることが可能です。
学習時間の短縮：事前学習は、モデルの初期パラメータを有意義な状態に設定するため、新たなタスクの学習時間を大幅に短縮することが可能です。これは、ランダムに初期化されたパラメータから学習を始めるよりも、既に有意義な特徴を学んだパラメータから始める方が、学習がより速く進むからです。
汎化性能の向上：大量のデータで事前学習を行うことにより、モデルは多様なデータに対する汎化性能を向上させることが可能です。つまり、未見のデータやタスクに対しても良好な性能を発揮することが可能となります。
過学習の抑制：事前学習によってモデルが一般的な知識を獲得することで、新たなタスクの学習における過学習を抑制することが可能です。特に、新たなタスクのデータが少ない場合に有効です。

これらのメリットと効果を活用することで、深層学習モデルの学習効率とパフォーマンスを最大限に引き出すことが可能となります。