Bartłomiej Twardowski

生成モデルを使って機械学習の知識保持を向上させる新しい方法。

新しい方法は、リソースの使用を減らしつつ精度を向上させることで、機械学習モデルを強化する。

クラスの表現変化を追跡することで、サンプルなしの連続学習を強化する新しい方法。

新しい方法が、大規模な事前学習モデルの継続学習と適応性を向上させる。

実世界のデータのバリエーションに対するTTA手法改善の研究。

AdaGaussを紹介するよ。古いデータを保持せずに学習を強化するためのやつだ。

プライバシーと効率を両立させた新しいフェデレーテッドラーニングのアプローチ。