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分類タスクにおけるクラスバランスを考慮したFew-shot例の自動サンプリング

分類タスクにおいて、各クラスのデータ数を考慮してFew-shot例を自動サンプリングし、モデルのバイアスを低減し精度を向上させる手法を解説します。

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分類タスクにおけるクラスバランスを考慮したFew-shot例の自動サンプリングとは

親クラスター「例示の選定基準」の解説より

分類タスクにおいて、各クラスのデータ数を考慮してFew-shot例を自動サンプリングし、モデルのバイアスを低減し精度を向上させる手法を解説します。

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