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Titlebook: Ver?ndertes Lernen in modernen technisierten Welten; Organisierter und in Claus J. Tully Book 2004 VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV F

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樓主: 使無(wú)罪
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發(fā)表于 2025-3-25 03:40:21 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 08:15:16 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 14:03:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:38:47 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 21:35:08 | 只看該作者
978-3-531-14448-1VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2004
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發(fā)表于 2025-3-26 01:45:53 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 05:32:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 10:11:05 | 只看該作者
Claus J. Tully (ii), semantic categories emerge through the mixture coefficients, making it possible to apply (iii). Subsequently, we run K-means on the representations to acquire semantic classification. We conduct extensive experiments and analyses on STL10, CIFAR10, and CIFAR100-20 datasets, achieving state-of
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發(fā)表于 2025-3-26 16:42:32 | 只看該作者
Claus J. Tullyed visible and thermal representations, and to minimize the distribution mismatch between the predictions of the visible and thermal images. Through adversarial learning, the proposed method leverages thermal images to construct better image representations and classifiers for visible images during
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發(fā)表于 2025-3-26 17:38:47 | 只看該作者
Claus J. Tullyraining a target attribute encoder, we encourage its representations to be independent of the features from the pre-trained encoder on a source dataset. Moreover, we design a Group-wise Fair loss to minimize the gap in error rates between different protected attribute groups. To the best of our know
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