Ahmed Imtiaz Humayun

Examinando el grokking en el deep learning y sus implicaciones para el rendimiento.

Una mirada a los modelos de aprendizaje profundo y sus propiedades geométricas.

Explorando el papel de las propiedades geométricas en la calidad de los datos generados.

Los investigadores usan datos sintéticos para mejorar el rendimiento de los modelos de IA sin perder calidad.

Un nuevo método mejora la transferencia de características en representaciones neuronales implícitas para imágenes.