クロスドメイン少ショット学習

クロスドメインの少ショット学習は、転移学習の重要な一分野であり、ソースドメインで訓練されたモデルをターゲットドメインに移行させることを目指しています。この手法は、ターゲットドメインにおける未見のカテゴリ、データ分布の不一致、クラスごとの限られたラベル付きデータなどの課題に対処します。ソースドメインの知識を効果的に活用することで、モデルの汎化能力和応用力を高め、新しい環境での実用的な応用に大きな価値をもたらします。