調査ノート

調査で分かったこと（手法・根拠・適用条件・判断基準）を一般化して残したノート。5 件。

topic 別

2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか
2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか
2026-10-21 — CLIP系分類器の誤り分析にXAIを使う条件 — 分類器が誤る画像の原因調査に説明可能AI（XAI）は有効か。どの手法を選ぶか

2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか

2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか

2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか

2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか
2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか
2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか
2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか
2026-10-21 — CLIP系分類器の誤り分析にXAIを使う条件 — 分類器が誤る画像の原因調査に説明可能AI（XAI）は有効か。どの手法を選ぶか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか
2026-10-21 — CLIP系分類器の誤り分析にXAIを使う条件 — 分類器が誤る画像の原因調査に説明可能AI（XAI）は有効か。どの手法を選ぶか

2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか

2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか

2026-10-22 — CLIPのテキスト側を使う精度改善手法の地図 — 画像側の埋め込み＋線形ヘッドで運用している CLIP 分類器に、テキストエンコーダをどう使えば精度が上がるか
ml vision clip classification ood-detection
2026-10-21 — AIラベリングで修正をループに組み込む設計 — ラベルをある時点で固定せず、曖昧画像・基準変更・誤り修正を繰り返す前提で、何をどう記録し学習・評価するか
ml labeling weak-supervision evaluation llm
2026-10-21 — 難例を上位モデルや人に委譲する実例と引き金の設計 — 安い判定器が苦手な入力だけを高精度モデルや人に回す仕組みは、どこで使われ、何を引き金にしているか
ml classification cascade human-in-the-loop llm
2026-10-21 — VLMを分類器の置き換えに使わない理由と使いどころ — 大型 VLM（PaliGemma・Gemma 系）は CLIP＋線形ヘッドの分類器を置き換えられるか
ml vision vlm clip classification labeling
2026-10-21 — CLIP系分類器の誤り分析にXAIを使う条件 — 分類器が誤る画像の原因調査に説明可能AI（XAI）は有効か。どの手法を選ぶか
ml vision clip xai