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Un nouveau cadre améliore l'estimation de densité dans les réseaux antagonistes génératifs.

Un aperçu de comment la prédiction conforme se débrouille dans des conditions difficiles.

Cette étude compare des méthodes pour gérer des variables catégorielles à haute cardinalité en apprentissage automatique.

Apprends comment l'apprentissage par ensemble améliore la précision des prédictions malgré le bruit.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles de classification d'images.

Des chercheurs développent de nouvelles techniques pour mieux comprendre les résidus des données catégorielles.

Évaluer la capacité des modèles à estimer l'incertitude pour de meilleures prédictions.

De nouvelles métriques d'évaluation améliorent l'évaluation des modèles en adaptation de domaine non supervisée.

ETran classe efficacement les modèles pré-entraînés pour la détection d'objets et la classification d'images.

CLEVA propose des évaluations standardisées pour évaluer efficacement les modèles de langue chinois.

Une nouvelle approche pour évaluer l'adaptabilité des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches.

Analyser comment la similarité entre les données d'entraînement et de test affecte l'incertitude dans les prédictions du modèle.

Cette étude montre les avantages du SGD en termes de robustesse par rapport aux méthodes d'entraînement adaptatif.

Un aperçu des compétences importantes pour évaluer les grands modèles de langage.

Examiner les compromis dans les applications de deep learning pour les systèmes sans fil.

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Un nouveau cadre améliore l'efficacité des attaques adversariales sur les modèles de code.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de machine learning dans différents domaines.

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La dimension VC aide à évaluer la capacité d'apprentissage d'un modèle à partir d'exemples.

Cet article explore comment améliorer la classification en utilisant le softmax hiérarchique en apprentissage machine.

Ce papier explore de meilleures méthodes pour évaluer les modèles de génération de code en utilisant l'inférence causale.

La recherche se concentre sur l'amélioration des modèles qui relient les visuels et le texte grâce à la compréhension du langage.

Un nouveau modèle améliore la capacité de l'IA à apprendre des retours des utilisateurs.

Apprends comment analyser les résidus peut améliorer l'ajustement du modèle dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore la détection OOD en utilisant des flux normalisés et l'apprentissage des variétés.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des modèles statistiques pour des ensembles de données complexes.

La subjectivité dans le choix des modèles affecte les résultats de l'apprentissage automatique.

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

Explorer l'importance de comprendre les grands modèles de langage.

Se concentrer sur la simplicité peut améliorer la compréhension et l'efficacité des modèles logiciels.

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De nouveaux tests basés sur les tendances améliorent la fiabilité des explications des modèles de deep learning.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les modèles d'apprentissage profond.