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L'ottimizzazione delle informazioni del gradiente migliora la selezione dei dati per un addestramento del modello efficace.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni del modello su classi rare in dataset sbilanciati.

Esplorando come le scelte di allenamento influenzano le prestazioni del modello e la generalizzazione.

VCReg migliora il transfer learning incoraggiando rappresentazioni di feature diverse nei modelli.

Un nuovo metodo riduce il rumore delle etichette concentrandosi sui dati positivi e non etichettati.

Un nuovo metodo migliora la stabilità nell'apprendimento federato grazie a una migliore adattamento del modello.

Questo articolo esplora l'Ottimizzazione della Stabilità al Rumore per migliorare la generalizzazione delle reti neurali.

Questo documento esamina modelli che si adattano a nuovi compiti senza dimenticare le conoscenze precedenti.

Un approccio nuovo per migliorare l'efficienza e l'adattabilità dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello selezionando errori informativi da etichettare.

Questo studio analizza come migliorare l'apprendimento trasferito tra i compiti.

TSKD migliora il machine learning sfruttando la conoscenza passata per potenziare l'allenamento attuale.

OpenDelta semplifica il processo di utilizzo di grandi modelli pre-addestrati per vari compiti.

Questo studio presenta un nuovo metodo per migliorare la qualità del parlato usando modelli già addestrati.

Scopri come la normalizzazione del batch migliora la velocità di addestramento e le prestazioni del modello.

Esplorando come i transformers apprendono in modo efficiente dai dati con un minimo di addestramento.

Uno sguardo a come l'addestramento avversariale migliora la robustezza dei modelli di machine learning.

GLRU ottimizza gli aggiornamenti dei modelli di machine learning per set di dati in cambiamento.

Un metodo per trasformare dati complessi in distribuzioni simili a gaussiane per un'analisi più semplice.

Presentiamo un nuovo metodo per addestrare modelli usando reti tensoriali e stati di prodotto matrice.

Strategie per migliorare l'addestramento avversariale nel machine learning con dataset sbilanciati.

Nuovo framework ottimizza l'addestramento dei modelli tramite metodi di scoperta dei curricula migliorati.

Nuovi metodi migliorano l'allenamento contro attacchi avversari concentrandosi sulle vulnerabilità degli esempi.

Questo studio esplora l'addestramento degli adapter per migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio di programmazione.

Esplorando i rischi per la privacy e le strategie per gestire le perdite di dati nei modelli linguistici.

Uno sguardo ai metodi di apprendimento auto-supervisionato multi-view e al loro impatto sul machine learning.

Questo articolo presenta nuove tecniche per migliorare la privacy differenziale nell'addestramento dei modelli.

Nuovi metodi migliorano la calibrazione delle reti neurali addestrate su dataset distillati.

Questo studio esamina come i dati di pre-addestramento influenzano la robustezza del modello in diversi compiti.

Un'analisi dei modelli di attenzione e del loro ruolo nel migliorare le performance.

Un'esplorazione di come il prompting CoT influisce sul comportamento e sulle prestazioni dei modelli linguistici.

Questo articolo parla delle sfide e delle tecniche per gestire il disequilibrio dei dataset nella classificazione audio.

ADTrans migliora l'accuratezza delle annotazioni nella generazione di grafi di scena, affrontando le sfide del bias.

Uno sguardo a come i metodi di allenamento influenzano le prestazioni dei modelli nel machine learning.

Questo studio migliora la robustezza del deep learning attraverso la selezione dinamica dei modelli.

Un nuovo metodo migliora la velocità e l'efficienza nell'annotazione dei dati di classificazione binaria.

MiAMix aumenta le prestazioni nella visione artificiale grazie a tecniche di mescolamento dei dati migliorate.

Esaminare l'impatto dei dati sintetici sulle prestazioni e sull'apprendimento dei modelli di IA.

Scopri come il mix di semantica migliora le prestazioni e la generalizzazione dei modelli nel machine learning.

Un metodo per aiutare i modelli a prevedere classi mai viste senza dover fare un sacco di riaddestramento.