「教師あり事前学習」（Supervised Pretraining）は、
深層学習モデルの最適化手法の一つで、
データの事前学習段階で教師あり学習を行う手法です。
通常、大量の未ラベルデータがある場合、
このデータを使って事前に学習したモデルの重みを初期値として、ターゲットタスクでの教師あり学習を行う際に使用することがあります。
以下に教師あり事前学習の要点を説明します。
教師あり事前学習のアルゴリズムは、主に以下の手順で行われます：
- 事前学習のフェーズ:
大量の未ラベルデータを使用して、教師なしでモデルを事前学習します。
これにより、特徴抽出器部分が初期化され、データの共通の表現を獲得します。
主にオートエンコーダーや教師なしの畳み込みニューラルネットワークなどが使われます。 - 転移学習のフェーズ:
事前学習で得た重みを、ターゲットタスクでの学習の初期値として使用します。
ターゲットタスクは通常教師あり学習で行うタスクであり、ラベル付きデータを使用します。
この際、事前学習で得られた共通の特徴表現が、ターゲットタスクでの学習を助けることが期待されます。
教師あり事前学習は、特にラベル付きデータが限られている状況や、ターゲットタスクのデータ量が少ない場合に有効です。
事前学習によって得られた共通の特徴表現は、ターゲットタスクの学習を支援するため、過学習の抑制や収束の向上に寄与することがあります。
教師あり事前学習は、通常、大規模な教師ありデータセットを使用して、モデルの初期化や特徴の学習を行うために行われます。
この手法は、ラベル付きデータの豊富な教師ありタスクで学習されたモデルを、他のタスクやドメインに転移させるために使用されます。
以下は、教師あり事前学習で使用される代表的なモデルの例です。
- ImageNetを用いた畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の事前学習:
ImageNetと呼ばれる大規模な画像データセットを使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を教師あり事前学習に使用する例がよく見られます。ImageNetデータセットは1,000の異なるカテゴリに分類される数百万の画像を含んでおり、このデータセットを用いて学習されたCNNは、一般的な画像特徴を捉える能力を持っています。これらのモデルは、転移学習を通じて他の画像分類タスクに適用されることがあります。 - BERTやGPTなどの自然言語処理モデル:
自然言語処理タスクにおいては、大規模なテキストコーパスを使用して教師あり事前学習が行われることがあります。例えば、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）などのモデルは、教師あり事前学習を通じてテキストの意味や文脈を捉えるための特徴を学習します。
これらのモデルは、事前学習で得られた知識を転移学習に活用し、他のタスクやドメインで高い性能を発揮するために用いられることがあります。