Xiao-Shan Gao

敵対的トレーニングにおける安定性を分析して、モデルの一般化を向上させる。

ゲーム理論を使って学習できない例攻撃を理解して、データ保護を強化する。

機械学習で不正アクセスからセンシティブなデータを守る新しい方法。

対比学習モデルにおける忘却プロセスを改善する新しい方法を紹介。

不正アクセスから3Dポイントクラウドデータを守るためにFC-EMを導入。

クリーンラベルバックドア攻撃の脆弱性を調べて、一般化境界がどう役立つかを考える。

PowerMLPは、高速で効率的なニューラルネットワークトレーニングのためのソリューションを提供します。

機械学習の分野でのデータ保護方法と脅威について学ぼう。