Többforrású adatok feldolgozása deep learninggel

Félév: 2026-2027 ősz

Kategória: Nincs megadva

Téma leírása

Ha több site, több készülék vagy több adatbázis adatát öntjük össze, a modell gyakran pontosabban megtanulja, honnan jött a minta, mint azt, amit valójában keresünk. Ez a domain shift, és a naiv pooling látszateredményeket ad. A projekt célja a heterogenitás mérése és csökkentése, harmonizáció, domain adaptation, invariáns reprezentációk, valós, több forrásból származó adaton, korrekt leave-one-source-out kiértékeléssel.

Maximális létszám: 1 fő