転移学習とは、ある領域の知識を別の領域の学習に適用させる技術です。 たとえば大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬の種類判別モデルと猫の種類判別モデルを作成する場合、通常の機械学習では下図の左側のように犬と猫別々でモデルを作成します。しかしこのとき、猫の画像は少ないので猫の種類判別モデルは判別精度が低い可能性があります。そこで下図の右側のように、犬の種類判別の課題から得られた知識を猫の種類判別モデルに適応させる転移学習を行うことで、判別精度の向上を図ることができます。 スタンフォード大学教授のAndrew Ng氏が、機械学習のトップカンファレンスであるConference on Neural Information Processing Systems（NeurIPS） 2016 Tutorialで、機械学習の成功を今後推進するのは転移学習であると述べるほど、現在注目を集めて
