Training-free neural active learning with initialization robustness guarantees
Neural active learning techniques so far have focused on enhancing the predic- tive capabilities of the networks. However, safety-critical applications necessi- tate not only good predictive performance but also robustness to randomness in the model-fitting process. To address this, we present th...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/166498 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|