Author: 황 유진

요약:본 논문은 모델의 representation 능력을 강인하게 하여 noise가 포함된 데이터에서 학습을 진행할 수 있도록한다. Introduction 기존의 DNNs은 noise에 민감하였다. 또한 real world data는 주로 noise가…

요약:본 논문은 모델의 시간에 따른 학습 정도(TOD)를 이용하여 uncertainty를 측정하는 Active Learning 방법론이다. Image Classification과 Segmentation task에서 SRAAL보다 높은 성능을 보인다. 1. Introduction & Relate…

논문 [Link] | 랩 세미나 [Link] | PPT [Link] ⁌ 요약 ⁌ 해당 논문은 Dataset 구축 비용을 효율적으로 사용하기 위한 연구인 SSL(=semi-supervised learning)과 AL(=active learning)을…

요약 해당 논문은 Energy-based Learning 방법을 이용하여 Active DA(domain adaptation) 다루기 위한 논문이다.  용어 정리 Active domain adaptation (Active DA)[1]의 세미나에서 active learning과 domain adaptation…

요약 해당 논문은 2019년 공개되었으며[Link]. batch mode로 작동하는 active learning 기반으로 큰 배치 사이즈에 대응하기 위한 연구이다. 용어 설명 active learning: 이전 X-Review[SRAAL]의 배경 기술…

1. 요약해당 논문은 데이터의 레이블이 없는 Unlabeled 데이터의 가치를 효과적으로 판단하는 모델을 학습하기 위해 Labeled data의 Annotation 정보와 Labeled data+Unlabeled data의 State 정보(=Labeled/Unlabeled)를 모두 사용하는…

본 논문 작성기는 제가 이번 논문 작성 시 중요하다고 느낀 것을 위주로 작성하였습니다. 1. 논문의 기여 항목 (contribution) 작성논문 작성 가장 가장 초반에 했던 일은…

해당 논문은 NeurlPS’2020에 공개된 논문으로 FixMatch와 같이 발표되었다. 두 논문 모두 Google 에서 발표되었다. FixMatch는 CIFAR-10과 같은 작은 데이터셋에서 Semi-supervision의 새로운 모델의 가능성을 보였고, 해당…

논문 소개 ○ 한줄 소개 해당 논문은 robust learning과 learning sufficiency 라는 두가지 요건을 잡기위한 방법이다. 기존의 논문들은 이러한 trade off 관계의 두 문제를 해결하기…

논문소개 “Self-supervised” 를 간단하게, 이상적으로 설명하자면 무엇이 떠오르시나요?바로 어느 이미지에든,어느 unbounded dataset에서든 배울 수 있어야 한다는 것 입니다.해당 논문은 512 개의 GPU를 사용해 이상적인 상황처럼…