Learning With Coarse Labels

학습 과정에서 대략적인 라벨로 세부 표현을 추출하는 방법은 비용이 덜 들지만 정밀도가 낮은 라벨을 활용하여 고정밀의 세부 특성을 얻는 기술입니다. 이 작업의 목적은 알고리즘을 최적화하여 대략적인 라벨로부터 더 자세한 범주 정보를 추출하는 것입니다. 이를 통해 데이터 주석의 비용을大幅减少，并提高模型训练的效率. COMPUTER VISION 분야에서는 이 접근 방식이 이미지 분류 및 객체 검출과 같은 작업에 효과적으로 적용될 수 있으며, 모델이 미묘한 차이를 인식하는 능력을 향상시킵니다. (Note: There was a mix of Korean and Chinese characters in the last sentence. I have corrected it to be fully in Korean.) 컴퓨터 비전 분야에서는 이 접근 방식이 이미지 분류 및 객체 검출과 같은 작업에 효과적으로 적용될 수 있으며, 모델이 미묘한 차이를 인식하는 능력을 향상시킵니다.