手動注釈付けされたデータ量が増えれば、この方法論は依然有効ですか？
手動注釈付けされたデータ量が増加すれば、従来の深層学習モデルをトレーニングする際に必要な大規模なラベル付きデータセットを使用した場合よりも優れた結果を得ることが期待されます。しかし、本手法では限られた数のラベルつき例から新しいクラスを学習する能力を持っており、追加的な大規模なラベル付きデータセットは引き続き重要です。ただし、少数ショット学習（FSS）アプローチは多くの手作業注釈付け不要で柔軟性が高い特性を持ち合わせており、十分な訓練サンプルが提供される限界まで活用することが可能です。