非監督少ショット学習

非監督少ショット学習は、事前学習またはメタ学習の段階でモデルがラベルの付いていないデータセットのみを使用して訓練される方法です。この手法の目的は、データの内在的な構造と特徴を学習することで、わずかなラベル付きサンプルだけで新しいタスクに迅速に適応できるようにし、モデルの汎化能力を向上させることです。このアプローチはコンピュータビジョン分野において重要な応用価値を持ち、ラベル付きデータの不足問題を効果的に解決し、モデルの実用性と柔軟性を向上させます。