يتناول القسم تطوير إطار عمل فعال للتكيف غير الخاضع للإشراف (EUDA) يهدف إلى معالجة التحديات التي تطرحها تغير المجال في تعلم الآلة، خاصة عندما تختلف توزيعات بيانات التدريب (المصدر) والاختبار (الهدف). يستفيد الإطار من DINOv2، وهو محول رؤية ذاتي الإشراف (ViT)، كمستخرج ميزات، يليه عنق زجاجة مبسط من طبقات متصلة بالكامل لتعزيز تنقيح الميزات من…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على التعلم الفيدرالي (FL)، وهو نموذج يفصل بين جمع البيانات وتدريب النموذج من خلال حسابات متعددة الأطراف وتجميع النماذج. يقوم المؤلفون بإجراء مسح مركز حول دمج FL مع خوارزميات التعلم المختلفة، مع التركيز بشكل خاص على تحسين خوارزمية المتوسط الفيدرالي الأساسية. يستعرضون تقنيات دمج النماذج، بما في ذلك التجميع التكيفي،…