ファインチューニング (Fine Tuning)

ファインチューニングとは、既存の深層学習モデルを特定のタスクに最適化する手法です。
ゼロからモデルを構築するのに比べて、少ないデータ量と計算コストで高精度なモデルを効率的に作成できることが最大の特徴です。
これにより新しいタスクのためにモデルを最適化し、より高い精度で学習させることができます。

転移学習との違い：ファインチューニングの特徴と位置づけ

ファインチューニングは転移学習の手法の一つですが、一般的な転移学習（出力層付近のみを再学習）とは異なり、モデル全体の重みを調整します。
計算コストは若干増加しますが、より大幅な精度向上が期待できます。

CAEのサロゲートモデル構築において、条件変更時に一からモデルを再構築する必要がなく、少数の追加データで迅速に高精度な予測モデルを構築できます。
NCSでいう転移学習はファインチューニングのことで、ネットワーク全体の重みを調整します。

Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。

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