Fan Lyu

複数のタスクを忘れずに学ぶための柔軟なアプローチを紹介するよ。

VCoTTAは、効果的な不確実性管理で機械学習の適応を強化する。

新しい方法が、機械学習モデルの忘れやデータシフトに取り組んでるよ。

新しい方法は、動的擬似ラベルフィルタリングを使って、テスト中のモデル適応を改善する。

SPCLはマルチタスク環境でのモデル訓練の安定性を向上させる。

CALAは、マシンが新しいカテゴリを学ぶのを手伝って、既存の知識を忘れないようにするんだ。