Christos Louizos

マルチタスク学習の新しいアプローチは、タスク間の干渉を減らして効率を上げる。

新しい方法がサイド情報と重要度サンプリングを使ってロスのある圧縮を向上させる。

この論文では、データプライバシーとモデルのパフォーマンスを向上させるために、フェデレーテッド学習とコントラスト学習を組み合わせることについて話してるよ。

コンフォーマル予測とその不確実性推定における役割についてのガイド。

A-DLISTAとVLISTAを紹介するよ、進化した信号処理のために。