HOMELv009 転移学習（Transfer Learning）において、事前学習済みモデルの重みを固定せず、新しいタスクに合わせて微調整することを何と呼ぶか。 2026年3月11日 Fine-tuning（ファインチューニング）は、事前学習済みモデルの一部の層または全層の重みを、新しいデータセットで再学習させる手法である。 AscendCLを使用してアプリを開発する際、メモリ管理API `aclrtMalloc` で確保されるメモリ領域はどこにあるか。 MindSpore Liteにおいて、モデルの推論精度を極力落とさずにモデルサイズを削減する「Post-Training Quantization」で主に使用されるビット数はどれか。
