Fan Lyu

Introducendo un approccio flessibile per far imparare alle macchine più compiti senza dimenticare.

VCoTTA migliora l'adattamento del machine learning con una gestione efficace dell'incertezza.

Un nuovo metodo affronta il problema della dimenticanza e dei cambiamenti nei dati nei modelli di apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora l'adattamento del modello durante il test con il filtraggio dinamico dei pseudo-label.

SPCL migliora la stabilità dell'allenamento dei modelli in ambienti multi-task.

CALA aiuta le macchine a imparare nuove categorie senza dimenticare le conoscenze già acquisite.