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新たに学習モデルを作るのではなく、事前に訓練したモデルを活かして、新たに一部分を加えるだけで、学習モデルを作る方法のこと。ニューラルネットワークの出力層の内容だけを削除し、新たに出力層の内容を追加して学習させて、すでに学習済みのモデルの部分と統合して利用する。