멘토링
Paper Guide
- 어려움은 영어, Domain Knowledge
- 딥러닝 논문은 대부분 비슷한 양식이니 이를 파악하는 것이 유리
진위 여부
- Code 공개 유무를 확인하고 Code가 없으면 거르기
- Citation 개수도 어떻게 보면 진위 여부와 관련이 있음
- Code가 있다고 해도 한번 돌려보는게 확실함
- 평가지표에 따라 SOTA가 전부 다르니 유연한 사고가 필요
부캠 가이드
- Review Paper를 읽고 전체적인 흐름을 파악한 후, 논문 하나씩 읽는게 좋음
- 멘토님은 수식적인 부분에 집중 (수학과) 본인만의 View로 보는 것이 중요
- 논문을 써야 하면 2주에 50편?은 보는데, 그럴 필요는 없고 Project를 하며 하나 하나 읽는 것이 좋을 듯
- 아마 Lecture와 과제 하면 시간은 다 갈 것임
- 논문을 구현 해보고, 원래 코드와 비교해보면 실력이 훨씬 상승할 것
- Lecture는 빨리 다 듣고 중요하다고 판단되는 부분을 복습하는 것이 좋을 듯
- 부캠을 포트폴리오를 만드는 과정으로 사용하는 걸 추천
- 최종 프로젝트를 미리 어케 할지 고민 해보는 것을 추천
- 내가 필요한 공부가 무엇일 지 파악할 수 있을 것임
간단 팁
- LibGen으로 원서 독서
- Wrap-Up report 작성 시 draw.io (모델 파이프라인 만들기 좋음) (Latex 문법도 사용 가능)
- LaTex Markdown도 사용하면 좋을 것
- Overleaf.com 에서 양식을 사용 추천
- 멘토님이 간단하게 SubNote도 주심...
- 유튜브 코딩 빌런 시청 추천!
- 처음 보는 코드를 볼때 checkpoint(breakpoint)를 걸어놓고 debugging을 추천 (Line대로 따라가며 Paper를 이해할 수 있음)
세상아 덤벼라