G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第31問: ある植物園が、ImageNetで事前学習した画像分類のモデルを使い、園内で撮影した写真から10種類の花を見分けるモデルを作る。Dive into Deep Le

肢3が正解です。Dive into Deep Learningは、ファインチューニングを、事前学習したモデルから出力層以外の構造と重みを写し、目的のクラス数の出力層を加えて無作為に初期化し、目的のデータで学習する手順として説明しています。

写した重みはすでに有効なので小さい学習率で微調整し、一から学ぶ出力層には大きめの学習率（同書の例では10倍）を使います。

肢4はこの関係を逆にしています。

肢1は誤りで、元の出力層は元のデータセットのラベルに対応しているため、目的のモデルでは使いません。

肢2は事前学習の重みを捨てて一から学習する方法で、同書の比較では同じエポック数でファインチューニングしたモデルの方が精度が高くなりました。