Vincent Gripon

ThinResNet établit des repères fiables pour comparer les méthodes d'élagage dans les réseaux de neurones.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage avec peu d'exemples grâce à une sélection soignée des classes.

La recherche met en lumière les applications de l'apprentissage par transfert et les relations avec la performance des modèles.

Un aperçu des intervalles de confiance dans l'apprentissage avec peu d'exemples et leur impact sur l'évaluation des modèles.