疑似ラベル

疑似ラベルは、ラベルの付いていないデータから疑似ラベルを生成し、少量の実際のラベル付きデータと組み合わせてモデルを学習させる軽量かつ強力な半教師あり学習手法です。このアプローチは、モデルの汎化性能とデータの活用度を向上させ、データのアノテーションコストが高かったり、ラベル付きデータが少ない場合に適しています。