# 小データセット最適化

PULASkiは計算効率の高い生体医学画像分割生成ツールで、小規模データセットにおいて専門家のアノテーション変動性を正確に捉えることができ、特にクラス不均衡問題に適しています。

PULASkiは計算効率の高い生体医用画像セグメンテーション生成ツールで、専門家のアノテーションの変動性を正確に捉え、特に小データセットやクラス不均衡問題に適しています。

PULASkiは計算効率の高い生体医学画像セグメンテーション生成ツールで、専門家のアノテーションの変動性を正確に捉え、特に小データセットやクラス不均衡問題に適しています。

RoBERTa大型モデルの大規模多タスク事前微調整版で、GLUEと質問応答タスクで優れた性能を発揮し、特に小データセットでの向上が顕著です。

事前微調整によって実現された大規模多タスク表現モデルで、RoBERTaアーキテクチャに基づいており、GLUEと質問応答タスクでは元のroberta - baseよりも優れた性能を発揮します。