分布外 に関する最新の記事

SOOD-ImageNetは、画像の意味が変わることに関連するコンピュータビジョンの課題に取り組んでいるよ。

新しいフレームワークは、プロトタイプを使って分布外のインスタンスを特定することで物体検出を強化してるよ。

新しい方法がモデルが予期しない現実のデータに適応するのを助ける。

新しいアプローチでAIが変わったデータを扱う能力が向上した。

新しい方法が視覚データセットから不要なコンテンツを取り除くのを簡単にしてくれる。

ロボットはオブジェクト中心のリカバリーで厄介な状況を対処する方法を学んでいる。

動的な環境での機械学習を強化するためのグラフベースのアプローチ。

忘却はAIモデルが特定の情報を忘れるのを助けるけど、重要なスキルは失わないんだ。

機械学習モデルのOOD検出を改善する新しいアプローチ。

新しい手法がディープラーニングモデルで不明なデータの検出を強化する。

手書きのテキストを読む際の障害や進展を調べる。

新しい手法が学習を構造化することで、視覚的質問応答のパフォーマンスを向上させる。

FEVER-OODは、より安全な機械学習アプリケーションのために、分布外検出を改善するよ。

都市が高度な予測手法を使って移動パターンを予測する方法を学ぼう。

AIがどのように既知のデータと予期しない入力を区別するかを学ぼう。

RASPが人間の言語を機械が理解するのをどう改善するか学ぼう。

プロトタイプ外れ値プロキシは、AIモデルが見たことのないデータを検出する能力を高める。