少ショットクラス増分学習

Few-Shot Class-Incremental Learningは、少数のサンプルを使用して新しいカテゴリを段階的に学習し、モデルの分類能力を継続的に拡張する機械学習手法です。この方法の目的は、既存の知識を忘れることがないまま新規カテゴリデータに効率的に適応し、モデルの汎化性能とリアルタイム更新能力を向上させることです。その応用価値は、実世界におけるデータ分布の変化や新しいカテゴリの出現といった問題を効果的に解決できることにあり、動的な環境での連続学習タスクに適しています。