ワンショットラーニング

ワンショットラーニングは、単一の訓練サンプルからオブジェクトカテゴリ情報を学習するタスクを指します。極めて限られたデータで効率的な学習と認識を達成することを目指しており、データ要件を大幅に削減し、モデルの汎化能力を向上させます。この手法は、生体認証や画像分類などの場面で重要な応用価値を持っています。