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ファインチューニング
事前学習済みモデルを特定の下流タスクに適応させるため、タスク固有のデータで継続学習を行うプロセス。通常、学習率は低く設定される。ロボット学習では、事前学習済みの視覚エンコーダーまたはVLAをロボットデモンストレーションデータで微調整することが標準的な転移学習アプローチである。フルファインチューニングはすべてのパラメーターを更新し、パラメーター効率的な手法（LoRA、アダプター）は部分集合のみを更新する。
事前学習済みモデルを特定の下流タスクに適応させるため、タスク固有のデータで継続学習を行うプロセス。通常、学習率は低く設定される。ロボット学習では、事前学習済みの視覚エンコーダーまたはVLAをロボットデモンストレーションデータで微調整することが標準的な転移学習アプローチである。フルファインチューニングはすべてのパラメーターを更新し、パラメーター効率的な手法（LoRA、アダプター）は部分集合のみを更新する。