Umut Simsekli

ある研究では、性能を維持しつつニューラルネットワークを圧縮するために、トレーニング中にノイズを追加するんだ。

研究は、フラットミニマが未見データに対するモデルのパフォーマンス向上にどのように関係しているかを明らかにしている。

ノイズの多いデータ環境でSGDとクリッピングがどんなふうに勾配推定を改善するかを学ぼう。

PACベイズフレームワークの機械学習の一般化への影響を探る。

データモデリングとノイズ削減のためのDLPMフレームワークを見てみよう。