大規模データセット（ImageNet等）で事前学習されたモデルを自社の独自タスクに適用する「転移学習」と「ファインチューニング」に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
ファインチューニングでは、事前学習済みモデルの重みを初期値として利用し、独自のデータセットを用いて全層あるいは一部の層の重みを微小な学習率で再学習（微調整）する。
イ
転移学習を行う場合、事前学習モデルのすべての重みを完全にランダムな値で初期化し直す必要がある。
ウ
ターゲットタスクのデータ数が極端に少ない場合、モデルの全層の重みを大きな学習率で学習させるのが最も安全である。
エ
転移学習とファインチューニングは完全に同一の概念であり、重みの凍結（Freeze）などの区別は存在しない。