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新しい方法で最適化タスクのステップサイズ調整が改善されるよ。

新しいモデルLowFormerは、視覚タスクのスピードと精度を向上させるよ。

新しいフレームワークがサンプル選択で3Dのモデル学習を改善する。

対称データを使ってニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させるために、適応サンプリングを探ってみてね。

クライアントカスタマイズ適応は、フェデレーテッドラーニングの効率とプライバシーを向上させるよ。

プライバシーを強化しつつモデルの精度を犠牲にしない方法を紹介するよ。

フェデレーテッドラーニングが個人データを守りながらAIをどうやってトレーニングするかを学ぼう。

AIモデルがどれだけ速くて簡単に理解できるかを発見しよう。

TTVDが幾何学を使ってディープラーニングのパフォーマンスを向上させる方法を発見しよう。

グラデーション合意フィルタリングはモデルのトレーニングの効率と精度を向上させるよ。

PCEEがAIモデルの効率を向上させる方法を探ってみよう。ただし、精度を犠牲にしないでね。