Einführung in maschinelles Lernen · Frage 33 von 60
Wovon hängt der Erfolg von Fine-Tuning vor allem ab?
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Lösung
- D Von der Ähnlichkeit zwischen ursprünglicher und neuer Aufgabe
Erklärung
Fine-Tuning klappt umso besser, je ähnlicher die neue Aufgabe der alten ist. Ein Modell, das Apfelsorten auf Fotos erkennt, lässt sich gut auf Birnensorten umstellen. Soll es dagegen Vogelstimmen unterscheiden, ist der Abstand zu groß, und Fine-Tuning bringt wenig.