반감독 이미지 분류 (콜드 스타트)

반감독형 이미지 분류(Cold Start)는 컴퓨터 비전 분야의 하위 작업으로, 대규모의 라벨이 없는 이미지 집합에서 가장 유익한 샘플을 지능적으로 선택하여 효율적인 모델을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 작업은 전통적인 반감독형 학습에서 일반적으로 사용되는 클래스별 균등 무작위 샘플링 방법을 피하며, 클래스 정보에 의존하지 않고 라벨링을 시작합니다. 따라서, 이는 모델의 일반화 능력과鲁棒性을 향상시키며, 실제 응용 프로그램에 매우 유용합니다. *주의: "鲁棒性"는 중국어 표현이며, 한국어로는 "강건성" 또는 "안정성"으로 번역해야 합니다.* 반감독형 이미지 분류(Cold Start)는 컴퓨터 비전 분야의 하위 작업으로, 대규모의 라벨이 없는 이미지 집합에서 가장 유익한 샘플을 지능적으로 선택하여 효율적인 모델을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 작업은 전통적인 반감독형 학습에서 일반적으로 사용되는 클래스별 균등 무작위 샘플링 방법을 피하며, 클래스 정보에 의존하지 않고 라벨링을 시작합니다. 따라서, 이는 모델의 일반화 능력과 강건성을 향상시키며, 실제 응용 프로그램에 매우 유용합니다.