Toshihiko Yamasaki

Presentando métricas que toman en cuenta la dificultad de las tareas en las evaluaciones de aprendizaje continuo.

Este estudio presenta un nuevo método para mejorar el aprendizaje en redes neuronales.

Explorando cómo los ejemplos adversariales influyen en los modelos de aprendizaje automático.

Un marco para identificar y reducir sesgos en conjuntos de datos de entrenamiento.

SCOMatch mejora el aprendizaje tanto de datos etiquetados como sin etiquetar en OSSL.

Mejoramos el aprendizaje automático controlando la dificultad de las imágenes en los datos de entrenamiento.