Effizientes Bagging-Verfahren für Deep-Learning-Training basierend auf effizienter neuronaler Netzwerkdiffusion
Das BEND-Verfahren nutzt Diffusionsmodelle, um effizient eine Vielzahl an Basisklassifikatoren mit hoher Diversität zu generieren und diese dann mittels Bagging-Methoden zu einem leistungsfähigen Gesamtmodell zu kombinieren.
