サンプルプロービング

サンプルプロービングは、コンピュータビジョンの分野でモデルの性能を評価および最適化するための技術です。特定のデータセットにおけるモデルの弱点やバイアスを特定することを目指し、テスト用のサンプルを系統的に選択します。これにより、モデルの汎化能力と堅牢性が向上します。この手法の応用価値は、モデルの問題点を詳細に診断できることにあります。モデルの学習やパラメータ調整をガイドし、実際の応用においてモデルの安定性と精度を確保します。