転移学習

ゼロから学習を始めるのではなく、大量のデータですでに学習済みのモデルが持つ知識（画像の基本的な特徴の捉え方など）を土台にして、少ないデータで新しいタスク向けに調整する。ファインチューニングもこの考え方の一種にあたる。