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アンサンブル少数ショット学習
アンサンブル少数ショット学習は、プロトタイプネットワークや埋め込み学習器などの複数の少数ショットモデルを組み合わせて、1つまたは数個のラベル付き例から新しいクラスを分類する手法である。ベース学習器間の多様性を強制し、それらの予測を集約することにより、アンサンブルは、特に深刻なラベル不足の下で、精度と堅牢性の点で単一の少数ショットモデルよりも一貫して優れた性能を発揮する。
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出典
- Dvornik, N., Schmid, C., & Mairal, J. (2019). Diversity with Cooperation: Ensemble Methods for Few-Shot Classification. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 3716–3725. link ↗
- Wang, Y., Yao, Q., Kwok, J. T., & Ni, L. M. (2020). Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning. ACM Computing Surveys, 53(3), 1–34. DOI: 10.1145/3386252 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Methods for Few-Shot Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-few-shot-learning
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