Projekt 571 - Technische Kriterien zur Gewährleistung der Konvergenz und Ergebnisstabilität von Verfahren des dynamischen maschinellen Lernens (ML-Lernbarkeit)

onal) Neural Networks, Dynamic Graph Convolutional Networks, etc.). In der ersten Phase sollen bekannte dynamische ML-Verfahren nach bestimmten Kriterien (u.A. Komplexität, Performance und Stabilität) kategorisiert und repräsentative Modelle ausgewählt werden. Anhand dieser Modelle werden in der zwe

iten Phase verschiedene Metriken für die Stabilität, Konvergenz und Konsistenz hinsichtlich ihrer Effektivität und Anwendbarkeit begutachtet. Parallel dazu sollen qualitative und quantitative Kriterien für die Fehleranfälligkeit der Modelle