例えば、
あらかじめ学習した機械学習モデルの一部を利用して、少ない画像(といっても1000枚？まだまだ多いけど、、、)で新たな画像分類を行う方法をファインチューニングといいます。

https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

上記の日本語訳

http://blog.takuya-andou.com/entry/finetuning_keras

2016-09-15
【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法：準備編

ラベルありの少ない画像と、ラベルなし大量の画像をもとに学習する方法として、半教師あり学習というものがあります。

http://ibisforest.org/index.php?半教師あり学習

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