非監督クラス増分学習

非監督クラス増分学習は、新しいクラスデータの継続的な出現に対応するための機械学習手法で、ラベリングなしでモデルが分類能力を動的に拡張できるように設計されています。この方法は、新しいクラスの特徴表現を自己適応的に学習することで、コンピュータビジョンなどの分野におけるモデルの実用性と汎化性能を大幅に向上させます。その核心的な目的は、モデルの継続的な進化を確保し、未知のクラスに直面しても高い認識精度を維持することです。これは大きな応用価値を持っています。