Changqing Zhang

セマンティックミックスアップが機械学習のモデルのパフォーマンスと一般化をどうやって向上させるかを学ぼう。

新しい方法でモデルの予測が向上し、ミスキャリブレーションの問題に効果的に対処してるよ。

新しい方法が画像分類中に重要な特徴にモデルのフォーカスを強化する。

この記事では、マルチモーダルフュージョン技術の問題と最近の進展について探ります。

EyeMoSは、マルチモダリティ学習と不確実性推定を通じて、眼疾患の検出を改善します。

RetiZeroは、高度なAI技術と豊富なデータを使って目の疾患の特定を強化してるよ。

新しい見たことないデータに直面したとき、機械学習モデルがどうやって改善できるかを学ぼう。