Fan Lyu

VCoTTA verbessert die Anpassung von maschinellem Lernen mit effektiver Unsicherheitsbewältigung.

Eine neue Methode geht mit dem Vergessen und Datenverschiebungen in maschinellen Lernmodellen um.

Eine neue Methode verbessert die Modellanpassung während des Testens mit dynamischer Pseudo-Label-Filterung.

SPCL verbessert die Stabilität des Modelltrainings in Mehrfachaufgaben-Umgebungen.

CALA hilft Maschinen, neue Kategorien zu lernen, ohne das bestehende Wissen zu vergessen.