提案手法では、ラベル付きデータの質が認識精度に大きな影響を与えることが示されたが、ラベル付けの自動化や半教師あり学習などの手法を組み合わせることで、さらなる精度向上は期待できるだろうか?
提案手法において、ラベル付きデータの質が重要であることが示されましたが、ラベル付けの自動化や半教師あり学習などの手法を組み合わせることで、さらなる精度向上が期待されます。例えば、ラベル付けの自動化には、アクティブラーニングや強化学習を活用して、モデルの性能向上に役立てることができます。また、半教師あり学習を導入することで、未ラベルデータを活用してモデルの汎化性能を向上させることが可能です。これらの手法を組み合わせることで、より高い精度と効率性を実現できるでしょう。