G検定｜大きなモデルの重みの大半を固定し小さな追加部分だけ…

ANSWER & EXPLANATION

正解：B

更新する重みを絞ってモデルを調整する方法です。学習目標と必要なラベルの量を区別します。

選択肢のポイント

• A人間のフィードバックによる強化学習は人の選好を報酬にして応答を調整する方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• B正解です。更新する重みを絞ってモデルを調整する方法です。
• C対照学習は正例と負例の近さを用いて表現を学ぶ方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• D能動学習は価値の高い例を選んでラベルを付ける方法です。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• パラメータ効率のよい調整
• モデルを学ばせる方法

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月29日