Rong Ge

Untersuchen, wie Label-Augenmentation das Lernen in Maschinenlernmodellen beeinflusst.

Die Erforschung der Fortschritte und Anwendungen von linearen Transformatoren im maschinellen Lernen.

Methoden, um Ausreisser in der Datenanalyse effektiv zu handhaben.

Untersuchen, wie neuronale Netzwerke während des Trainings Merkmale lernen.

Dieses Papier untersucht Möglichkeiten, wie man die Kalibrierung von Modellen und die Vorhersagegenauigkeit besser bewerten kann.