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Esaminare l'impatto della dimensione del campione e del rumore sulla precisione della regressione logistica.

Nuovo metodo ottimizza gli iperparametri bilanciando più obiettivi nel machine learning.

Analizzando come l'apprendimento auto-supervisionato si confronta con dati in input incompleti.

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RD-Suite mira a standardizzare la valutazione dei metodi di distillazione del ranking per una migliore comparazione.

Un modo chiaro per confrontare i modelli di machine learning in modo efficace.

Un nuovo modello riduce l'eccesso di fiducia nelle previsioni, garantendo applicazioni più sicure.

Un nuovo metodo migliora i modelli di machine learning per gestire classi sconosciute durante il test.

Uno studio sulle prestazioni dei Modelli Fondamentali Visivi sotto distorsioni reali nei compiti di segmentazione.

Questo articolo parla di come misurare l'influenza dell'addestramento delle immagini.

Un nuovo approccio per rilevare e spiegare le incongruenze fattuali nel testo.

Utilizzare diversi modelli pre-addestrati per migliorare la generalizzazione nel machine learning.

Indagare come i modelli di linguaggio elaborano e attribuiscono interazioni tra le caratteristiche per migliorare le prestazioni.

Quest'articolo analizza le vulnerabilità nei modelli di segmentazione semantica e propone soluzioni.

Un nuovo metodo per identificare i dati OOD nei modelli di machine learning.

Questo articolo parla di come usare i modelli linguistici per migliorare le previsioni sui dati tabulari.

Capire l'importanza e le strategie per gestire i dati mancanti nel machine learning.

Ricerca su come prevedere i requisiti di dati etichettati per una performance efficace dei modelli in NLP.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle risposte a domande multi-hop usando grafi di ragionamento locali.

L'addestramento avversariale migliora la robustezza e l'interpretabilità dei modelli di visione artificiale.

Esplora come la morbidezza influisce sulle prestazioni del modello su dati non visti.

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NatLogAttack migliora il testing avversariale dei modelli linguistici usando la logica naturale.

Un nuovo approccio semplifica gli attacchi alla privacy nei modelli di apprendimento automatico.

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Uno sguardo a come i modelli di deep learning funzionano per capire l'attività cerebrale.

Un tool di benchmarking completo per valutare l'efficienza dei modelli AI in scenari reali.

Uno studio sull'efficacia dei modelli climatici nel prevedere i modelli meteorologici.

Un nuovo framework migliora la stima della densità nelle reti generative avversarie.

Uno sguardo a come la previsione conforme si comporta in condizioni difficili.

Questo studio confronta metodi per gestire variabili categoriali ad alta cardinalità nel machine learning.

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