問題 No.1678
メタ学習手法であるMAML（Model-Agnostic Meta-Learning）の主な特徴として、最も適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
特定のモデル構造に依存せず、少数のサンプルを用いた勾配降下法により、新しいタスクへ素早く適応可能な初期パラメータを学習する手法。
MAMLはモデルのアーキテクチャを選ばない（Model-Agnostic）という特性を持ち、少ない学習ステップで未知のタスクに適応可能な汎用性の高い初期値を探します。
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【その他の選択肢の解説】
事前学習したモデルの重みを固定し、最終層のみを再学習することで未知のタスクに対応させる手法。
転移学習は特定のタスクで学習した知識を別のタスクに利用しますが、MAMLは新しいタスクに適応しやすい初期パラメータを見つける手法です。
ニューラルネットワークの接続重みを量子化することで、計算量を削減しエッジデバイスでの推論を高速化する手法。
量子化はモデルの軽量化を目的としますが、タスク適応能力の獲得を主目的とするMAMLとは目的が異なります。
生成器と識別器を競合させることで、教師データなしで高品質な未知のデータを生成する学習手法。
GANは生成モデルの一種であり、メタ学習の枠組みであるFew-shot学習を主目的とするMAMLとは異なります。