Jose Dolz

新しい方法が半教師あり学習における予測精度とキャリブレーションを向上させる。

LP++は、特に少数ショット学習シナリオにおけるビジョン・ランゲージモデルの適応を改善するよ。

最小限のトレーニングでセグメンテーションタスクを強化する方法。

この記事は、視覚と言語モデルのミスキャリブレーションの問題を扱い、解決策を提供しているよ。

新しいアプローチで、異なるソースからのMRI画像の一貫性が向上したよ。

新しい画像を認識するロボットの精度を賢い言葉のテクニックで向上させる。

テストタイムトレーニングがどうやってモデルを変わる画像データに適応させるかを知ろう。

ファウンデーションモデルについて学んで、コンフォーマル予測がどんなふうに信頼できる結果を保証するかを知ってみて。