PMLE#4(model-architecture)
少量の専門画像（500 枚）でしか学習できない医療画像分類タスクがあります。精度を確保するために最も有効なアプローチはどれですか。
正解：C
正解の根拠
500 枚という小規模データでは、大規模データセットで学習済みのモデルを Fine-tuning する転移学習が最も効果的です。汎用的な低レベル特徴は再利用でき、上位層のみを再学習させることで過学習を抑制できます。
| 戦略 | 必要データ量 |
|---|---|
| スクラッチ学習 | 数十万以上 |
| Fine-tuning | 数百〜数千 |
| Few-shot | 数十 |
不正解の理由
- B: 500 枚ではパラメータ最適化に不十分で過学習します
- A: 線形回帰は画像分類タスクに不適です
- D: 教師なしクラスタは教師ありラベル予測の代わりになりません
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