Neues #NeurIPS2025-Papier: Wie sollten wir maschinelle Lernmodelle ohne ein großes, beschriftetes Datenset bewerten? Wir stellen die Semi-Supervised Model Evaluation (SSME) vor, die beschriftete und unbeschriftete Daten verwendet, um die Leistung zu schätzen! Wir stellen fest, dass SSME viel genauer ist als die Standardmethoden.