教師あり学習とマスクオートエンコーダーを組み合わせることで、さらなる性能向上は期待できるか
教師あり学習とマスクオートエンコーダーを組み合わせることで、さらなる性能向上が期待されます。教師あり学習はラベルデータを使用してモデルをトレーニングするため、性能向上に有効ですが、ラベルデータの入手が困難な場合やコストがかかる場合があります。一方、マスクオートエンコーダーはラベルデータを必要とせずにモデルを学習し、汎化能力を向上させることができます。両者を組み合わせることで、ラベルデータの利用を最小限に抑えつつ、高性能なモデルを構築することが可能となります。特に、教師あり学習の強みとマスクオートエンコーダーの汎化能力を組み合わせることで、よりロバストなモデルを構築することが期待されます。