Author: 정 의철
[NIPS 2019] BatchBALD: Efficient and Diverse Batch Acquisition for Deep Bayesian Active Learning
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 제가 이번에 리뷰할 논문은 BatchBALD(Batch Acquisition for Deep Bayesian Active Learning)입니다. 이는 기존 BALD에서 딥러닝 학습에 적용시키기 위해 batch의 개념을 적용시켜 새롭게…
[ACM Computing Surveys 2021] A Survey of Deep Active Learning
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 제가 이번에 리뷰할 논문은 ‘A Survey of Deep Active Learning’입니다. 먼저 Active Learning관련 논문을 리뷰하기 전에 지금까지 Active Learning의 큰 흐름을 잡고난…
[NIPS 2018]How does batch normalization help optimization
안녕하세요 정의철입니다. 제가 이번에 리뷰할 논문은 ‘How does batch normalization help optimization’입니다. Batch Normalization(BatchNorm)은 신경망 학습에 있어서 더 빠르고 안정적인 훈련이 가능하게 만들어주었습니다. 하지만 BatchNorm이…
[ICLR 2016] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
안녕하세요. 이번 x-review로 DCGAN에 대해 글을 써보자 합니다. 이전에 초기 gan 모델에 대해 공부했을 때 다층 퍼셉트론(MLP)를 사용해서 당연히 CNN을 사용한 모델도 있을 것이고 DCGAN의…
[2023을 정리하며] – 정의철
안녕하세요. 연구실에 들어온 지 얼마 안 된 것 같은데 벌써 새해를 맞이하여 X-diary를 작성하게 되었습니다. 이번 글에서는 제가 그동안 기초 교육을 받아 온 내용들과 느낀…
[arXiv 2015] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
안녕하세요 제가 이번에 리뷰할 논문은 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 입니다. Object Detection 모델은 Object 위치를 추정하기 위해 영역 추정(region…
[arXiv 2018]Deep Residual Learning for Image Recognition
안녕하세요 이번에 제가 리뷰할 논문은 ‘ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition’입니다. 2015년에 Kaiming He 등의 연구진은 Residual Networks(ResNet)라는 아키텍처를 제안하며 네트워크의 깊이가 증가함에 따라…
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