粗ラベル学習

粗ラベルデータから細かい表現を学習する手法は、安価に得られるが粗いラベルを活用して、高精度の細かい特徴を抽出することを目指しています。このタスクの目的は、アルゴリズムを最適化し、粗いラベルからより詳細なカテゴリ情報を抽出することで、データアノテーションのコストを大幅に削減し、モデルの訓練効率を向上させることです。コンピュータビジョン分野では、この手法は画像分類や物体検出などのタスクに効果的に適用され、モデルが微妙な違いを認識する能力を向上させることができます。