非連続な10-1

Disjoint 10-1は、コンピュータビジョンの分野における評価手法で、モデルが未見のデータに対してどれだけ汎化できるかを厳密にテストし、評価するために設計されています。この手法では、データセットを訓練用とテスト用の2つの完全に独立した部分に分割します。これにより、新しいカテゴリに対するモデルの性能がより真正に信頼性があることが確認されます。特にオープンワールド認識やゼロショット学習などのシナリオにおいて、モデルの堅牢性と適応性を向上させる上で大きな応用価値があります。