Toshihiko Yamasaki

Présentation de métriques qui prennent en compte la difficulté des tâches dans les évaluations d'apprentissage continu.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage dans les réseaux neuronaux.

Explorer comment les exemples adverses influencent les modèles d'apprentissage automatique.

Un cadre pour identifier et réduire les biais dans les ensembles de données d'entraînement.

SCOMatch améliore l'apprentissage à partir des données étiquetées et non étiquetées en OSSL.

On améliore l'apprentissage automatique en contrôlant la difficulté des images dans les données d'entraînement.