ファインチューニング (機械学習)
機械学習の文脈において、ファインチューニング(英: fine-tuning、微調整)は、事前学習したモデルの重みを新しいデータで訓練する転移学習の一つの手法である。ファインチューニングは、ニューラルネットワーク全体で行うことも、また一部の層に対してのみ行うこともできる。後者の場合、ファインチューニングを行わない層は「凍結」され、バックプロパゲーションの過程で更新されない。