Toshihiko Yamasaki

Einführung von Metriken, die die Schwierigkeit der Aufgaben in Bewertungen des kontinuierlichen Lernens berücksichtigen.

Diese Studie stellt eine neue Methode vor, um das Lernen in neuronalen Netzen zu verbessern.

Erforschen, wie adversarielle Beispiele die Modelle des maschinellen Lernens beeinflussen.

Ein Rahmenwerk, um Vorurteile in Trainingsdatensätzen zu erkennen und zu reduzieren.

SCOMatch verbessert das Lernen aus sowohl markierten als auch unmarkierten Daten in OSSL.

Wir verbessern maschinelles Lernen, indem wir die Schwierigkeit von Bildern in den Trainingsdaten steuern.