半教師付き画像分類（コールドスタート）

半教師あり画像分類（コールドスタート）は、コンピュータビジョンの分野におけるサブタスクで、大量のラベルの付いていない画像から最も情報量の高いサンプルを賢く選択し、効率的なモデルを構築することに焦点を当てています。このタスクでは、従来の半教師あり学習で一般的に使用されるクラス層化ランダムサンプリング法を避けて、クラス情報を頼りにせずにラベリングを開始します。これにより、モデルの汎化性能と堅牢性が向上し、実用的なアプリケーションにおいて非常に価値のあるものとなります。