Shayan Mohajer Hamidi

Einführung von CMI und NCMI für eine bessere Leistungsbewertung im Deep Learning.

AdaFed verbessert die Fairness im föderierten Lernen und behält dabei die Modellgenauigkeit bei.

Ein neuer Ansatz verbessert die Schülerleistungen beim Modelltraining.

Eine neue Methode, um das adversarielle Training für tiefe neuronale Netze zu verbessern.

Die Verbesserung von Lehrer-Modellen steigert die Schülerleistung im Maschinenlernen.

RC-FED senkt die Kommunikationskosten und hält gleichzeitig die Modellqualität beim föderierten Lernen hoch.

Federated Learning verändert den Datenaustausch und schützt dabei persönliche Informationen.

CA-DPS bringt neue Hoffnung für die Lösung inverser Probleme in der Bildgebung.