틀:메타 러닝과 전이 학습: 두 판 사이의 차이

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| 파인 튜닝 || 불필요 || 필요
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| 목표 || 새로운 쿼리에 대한 결과를 예측하고 최적의 '메타 데이터' 도출 || 적은 양의 데이터를 이용하여 높은 성능 추구
| 목표 || 새로운 쿼리의 결과 예측, 최적의 '메타 데이터' 도출 || 적은 양의 데이터를 이용하여 높은 성능 추구
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* 전이 학습을 메타 러닝의 한 방법으로 분류하는 경우도 있음

2021년 5월 6일 (목) 23:23 기준 최신판

구분 메타 러닝 전이 학습
재활용 대상 학습 경험에 따라 도출된 '메타 데이터' 학습 결과로 만들어진 '모델'
기존 모델 없음 유사 모델 활용
파인 튜닝 불필요 필요
목표 새로운 쿼리의 결과 예측, 최적의 '메타 데이터' 도출 적은 양의 데이터를 이용하여 높은 성능 추구
  • 전이 학습을 메타 러닝의 한 방법으로 분류하는 경우도 있음