#Active Learning

ニューラルネットワークの学習サンプル数をどこまで減らせるか試してみた！

ニューラルネットワークの学習に必要なサンプル数を削減できるか、Active Learning と Data-Centric AI の観点から実験検証した記事です。Fashion MNIST・CIFAR-10 でランダム選択と境界データ選択を比較し、限られたデータでもモデルの性能を引き出すアプローチを実装例とともに示しています。データ効率化の実践的なヒントが得られます。