Últimos artículos para Fuera de distribución

SONA crea outliers desafiantes para mejorar el entrenamiento de modelos en aprendizaje automático.

INK ofrece un método confiable para identificar muestras fuera de distribución en aprendizaje automático.

Un nuevo método integra la aportación humana para mejorar el aprendizaje OOD en los modelos de machine learning.

SOOD-ImageNet aborda desafíos en visión por computadora relacionados con el cambio en los significados de las imágenes.

Un nuevo marco mejora la detección de objetos al identificar instancias fuera de distribución usando prototipos.

Un nuevo método ayuda a los modelos a adaptarse a datos del mundo real inesperados.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de la IA para manejar datos inusuales.

Un nuevo método simplifica la eliminación de contenido no deseado en conjuntos de datos visuales.

Los robots aprenden a manejar situaciones complicadas con la recuperación centrada en objetos.

Un enfoque basado en grafos para mejorar el aprendizaje automático en entornos dinámicos.

Desaprender ayuda a los modelos de IA a olvidar información específica sin perder habilidades clave.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de OOD en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la detección de datos desconocidos en modelos de aprendizaje profundo.

Examinando los obstáculos y avances en la lectura de texto manuscrito.

Un nuevo método mejora el rendimiento en la Respuesta a Preguntas Visuales al estructurar el aprendizaje.

FEVER-OOD mejora la detección fuera de distribución para aplicaciones de machine learning más seguras.

Descubre cómo las ciudades predicen patrones de movimiento a través de métodos predictivos avanzados.

Descubre cómo la IA diferencia los datos conocidos de las entradas inesperadas.

Descubre cómo RASP mejora la comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas.

El Prototipo de Proxy de Outlier mejora la capacidad de los modelos de IA para detectar datos no vistos.