https://github.com/mlfoundations/open_clip 모델 불러오기 > 주의! > OpenCLIP은 기존 CLIP과 다른 라이브러리를 사용한다. > ( pip install opencliptorch ) state_dict: 모델의 가중치

B2T는 키워드를 통해 편향을 식별하고 이를 완화할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 통해 편향을 제거하는 훈련을 하거나 모델 간의 성능을 비교할 수 있다는 장점이 있다.

본 논문에서는 이미지 프레임에서 소리를 내는 물체를 픽셀 단위로 구분하는 Task인 Audio-Visual Segmentation (AVS)를 제시한다.

Residual Learning(잔차 학습)은 레이어의 입력을 Reference로 하는 Deep Learning 기법이다.ResNet은 기존 모델에 비해 상당한 깊이에서도 높은 정확도를 유지할 뿐 아니라, 빠른 학습 시간을 보여준다.

Transformer는 Attention Mechanism 만을 적용하여 Recurrent Network의 한계를 극복한 신경망 아키텍처이다. 2017년에 구글이 발표한 논문인 “Attention is all you need”을 통해 소개되었고 GPT, BERT의 기반

엔티티를 조회할 때 연관된 엔티티를 조회하기 위한 N번의 쿼리가 추가적으로 발생하는 문제

예외 처리는 서비스가 안정적으로 동작하게 하는데 필요한 요소이다. 백엔드 어플리케이션의 기능이 늘어남에 따라 도메인 별로 발생할 수 있는 예외들을 추가로 정의하고 예외 처리를 적용하는 과정에서 발생한 문제와 해결 과정을 정리하였다.

1. 다형성이란? > 객체지향에서의 다형성이란 '여러 가지 형태를 가질 수 있는 능력'을 의미한다. 구체적으로는 조상클래스 타입의 참조변수로 자손클래스의 인스턴스를 참조할 수 있는 성질이다. 2. 참조변수의 형변환 3. instanceof 연산자 4. 참조변수와

스프링 입문 강의 섹션 1, 2