Author: 황 유진

여러분은 논문의 제목을 보면서 어떤 내용일 것으로 추측되시나요? 네, 제목 그대로 bayesian 구조를 일반적인 딥러닝 네트워크에 도입함으로써, 딥러닝 네트워크에서 학습 데이터에 대한 overfitting 등으로 발생하는…

오늘 소개 드릴 논문은 제목에서와 같이 Diversity(다양성)와 Representative(대표성)를 동시에 고려하는 고가치 데이터 선별 방법에 관한 논문입니다. 두 지표는 Coresets[arxiv]과 같은 기존 Active Learning 연구에서 자주…

안녕하세요 본 리뷰는 일반적인 딥러닝 모델(Deterministic model)에서 불확실성을 추론하는 방법의 베이스라인을 제시하는 논문을 소개하려고 합니다. 앞서서 Bayesian learning의 장점은 불확실성을 이론적으로 정의하여 추정할 수 있는…

오늘은 ACL 학회의 Finding 섹션에서 발표된 논문을 소개하겠습니다. Finding 섹션은 프로시딩 되지 않은 논문 중 아깝게 떨어진 논문을 의미한다고 하는데요, ACL 학회는 NLP 분야의 탑티어…

오늘 리뷰할 논문은 이미지 분류 모델의 예측 성능 개선에 중점을 맞추어 모델 불확실성을 산출하고, 이를 통해 성능을 개선하는 능동 학습 (Active Learning)에 관련된 논문입니다. 특히…

2024년은 “데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크데이터 분석 기술개발” 과제를 성공적으로 마무리한 한 해였다. 매월 진행된 회의와 논의를 통해 산업계에서 AI 기술이 어떻게 활용되는지를…

안녕하세요. 본 논문은 few-shot learning에 관한 논문입니다. 제목에서 알 수 있듯이 데이터 수집 비용 없이 기존의 정보를 활용해 추가 데이터를 생성하여 few-shot learning의 성능을 높인…

사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 파인 튜닝(fine-tuning)은, 사전 학습에 사용된 정보를 손실하는 catastrophic forgetting 문제가 있다고 알려져 있습니다. 그러나 본 논문에서는 다른 관점을…

오늘 소개해드릴 논문은 Novel Class에 대한 Feature의 분포 학습을 통해 Few-shot Learning 성능을 개선시킨 논문입니다. 그럼 논문 소개를 시작해보겠습니다. 소개 소개하는 논문은 Few-Shot Object Detection(FSOD)문제를…

안녕하세요? 저는 저번주부터 다크데이터 과제로 인해 Few-shot learning 관련 논문을 읽고있는데요, 저에게는 조금 낯선 개념이여서 그동안 리뷰를 쓰지 못했습니다 ㅎㅎ 그리고 드디어 해당 논문으로 리뷰를…