クロスドメイン少ショット

クロスドメイン・ファーソット学習は、異なるドメイン間でわずかなサンプルを使用して迅速な適応と効率的な学習を達成するための機械学習技術です。この手法の主な目的は、新しいドメインでのモデルの汎化能力を向上させ、大規模なラベル付きデータへの依存を軽減することにあります。その応用価値は、現実世界におけるデータ不足の問題を効果的に解決し、さまざまなシナリオでのモデルの展開と最適化を加速することにあります。