Dipam Goswami

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。

学習可能なドリフト補正は、継続的学習におけるモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

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。