汎化少ショット分類

Generalized Few-Shot Classification は、コンピュータビジョンの分野における学習パラダイムで、少量のサンプルを用いて新しいカテゴリを迅速に認識し分類することを目指しています。このアプローチは既知のカテゴリの一般化能力だけでなく、未知のカテゴリへの適応性も重視しており、モデルの実世界での堅牢性と柔軟性を高めることで、その実用価値を向上させます。その核心的な目標は、限られたラベル付きデータを効果的に活用する学習アルゴリズムを開発し、大規模データセットへの依存を減らすことです。