DeepLearning

Image: Neural Transfer Algorithm

metric learning은 input data space에서 data들에 가장 적합한 형태의 어떤 metric을 learning하는 알고리즘이다. 여기에서 data는 각 pair 별로 similar/dissimilar가 정의되어 있는 형태의 데이터이다. 즉, met

CUDA 버전 확인NVIDIA driver 확인cuDNN 확인

wicwiu를 이용하여 MNIST data를 학습시킨다.MNIST는 인공지능 연구의 권위자 LeCun교수가 만든 데이터 셋이고 현재 딥러닝을 공부할 때 반드시 거쳐야할 Hello, World같은 존재입니다. MNIST는 60,000개의 트레이닝 셋과 10,000개의 테

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pre-trained model을 이용하여 새로운 model을 만들 때 학습을 빠르게 하며, 예측 정확도를 높이는 방법이다. Why?ConvNet을 처음부터 학습시키는 일을 그리 많지 않다. 대부분의 문제는 이미 학습된 모델을 사용해서 문제를 해결 할 수 있다.복잡한

처음 접해보는 분야이긴하나 논문 스터디에서 다른 발표자분이 선택하신 논문이라 읽어보게 되었다. 이 논문은 label이나 end to end 역전파가 필요하지 않고, 데이터의 natural order를 이용하는 local self-supervised representat

논문 정리에 앞서, 오차와 잔차의 차이를 짚고 넘어가자. 모집단의 회귀식을 통해 얻은 예측값과 실제 관측값의 차이를 오차 표본집단의 회귀식을 통해 얻은 예측값과 실제 관측값의 차이가 잔차라고 한다.ResNet은 Deeper neural networks일수록 학습이

2019년 NVIDIA에서 발표하여 화제가 됐던 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(StyleGAN)를 읽고 정리한 글이다. StyleGAN의 Baseline이 되는 모델은

Image classification은 DNN에 Input으로 이미지를 넣으면, 그 이미지에 해당하는 클래스를 분류해내는 문제를 의미한다.OD는 이미지 분류에서 사물의 위치를 bounding box로 예측하는 regression이 추가된 테스크이다. 일반적으로 OD는

GAN을 학습시킬 때 제한된 양의 훈련 데이터가 사용될 경우, Discrimiator가 훈련 데이터를 기억하기 때문에 성능이 크게 저하되는 문제가 발생한다. 논문에서는 이를 해결하기 위해 실제 샘플과 가짜 샘플 모두에 다양한 유형의 augmentation을 적용하여 G

최근 percptual loss 기반 super resolution 연구들은 성능 향상을 이뤄왔다. 이와 같은 objective function들은 거의 사진과 유사한 결과를 생성한다. 하지만 이는 이미지 내의 semantic information들을 고려하지 않고,

Pixel CNN++ 논문에서 softmax말고 discretized logestic mixture likkelihood를 사용했다는데, 이게 뭔지 몰라서 찾아 보았다.

GAN(Generative Adversarial Networks)은 컴퓨터 비전, 그래픽, 머신러닝의 광범위한 문제에서 뛰어난 성능을 보여주지만 대부분 대량의 훈련 데이터와 막대한 컴퓨팅 리소스를 필요로 한다.이러한 문제를 해결하기 위해 Transfer learning

논문 링크: HereGAN(Generative Adversarial Networks)은 이미지 합성 테스크에서 좋은 성능을 보이지만, 훈련 불안정성과 하이퍼파라미터에 의한 민감성이 높아 여러 데이터셋에 일반화하기 어렵다는 단점이 있다. GAN의 이런 불안정성에 대한 대

논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2105.04206.pdf

https://arxiv.org/abs/2103.13389 sivgan.... 다양성은 떨어지지만 잘한다