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김성철
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LEAF : A Benchmark for Federated Settings

이번주는 LEAF라는 library에 대해 소개하도록 하겠습니다. LEAF는 realistic한 benchmark dataset을 제공합니다. 링크는 다음과 같습니다. LEAF https://leaf.cmu.edu/Wearable 기기, 휴대전화등 mobile

2022년 4월 3일
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Weights & Biases conference

3월 26일, weights & Biases x Deeplearning Playground에서 주관하는 conference를 들었습니다. Weights & Biases는 visualization tool로 visualization, logging에 있어 매우 유용한 t

2022년 3월 27일
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Improving BERT Fine-Tuning via Self Ensemble and Self-Distillation[., 2020]

오늘 소개드릴 논문은 다음과 같습니다. Improving BERT Fine-Tuning via Self Ensemble and Self-Distillation https://arxiv.org/abs/2002.10345기존 연구에 따르면 BERT계열의 pre-t

2022년 3월 12일
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FederatedReverse: A Detection and Defense Method Against Backdoor Attacks in Federated Learning

이번에 소개드릴 논문은 다음과 같습니다. FederatedReverse : A Detection and Defense Method Against Backdoor Attacks in Federated Learninghttps://dl.acm.org/doi/abs

2022년 3월 9일
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Federated Learning with backdoor attack

오늘은 Backdoor attack/defense 관련 paper를 읽어보면서 federated learning에 어떻게 접목 시켰는지 확인해 보는 시간을 가져 보았습니다.

2022년 3월 6일
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Noise as a Resource for Learning in Knowledge Distillation[.,2019]

오늘은 2021년 IEEE winter conference에 accepted된 paper를 소개하도록 하겠습니다. 논문은 다음과 같습니다. Title : Noise as a Resource for Learning in Knowledge distillation Link

2022년 3월 6일
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Federated Learning Framework(Flower)

오늘은 publish된 여러 FL Framework중, Flower라는 Framework에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.

2022년 3월 5일
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Federated Learning

오늘은 Federated Learning에 간략하게 살펴보겠다.최근 Mobile device가 점차 증가함에 따라, Mobile device에 딥러닝을 결합한 application이 현재 개발 중에 있습니다. Mobile device의 예시는 다음과 같습니다. Sens

2022년 1월 24일
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Backdoor Attack

오늘은 Backdoor Attack에 대해 살펴보도록 하겠다. backdoor attack이란?기존에 연구되었던 여러 backdoor attack과 defense방법에 대해 설명하는 논문Backdoor Attack에 대해 살펴보도록 하겠다.neural network는

2022년 1월 14일
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DeepAR

Probabilistic forecasting이란 과거 데이터의 분포를 통해, 미래의 probability distribution을 예측하는 방법이다. → demand forecasting에서 많이 사용됨. 본 연구에서는 Auto-regressive recurrent

2022년 1월 11일
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When Does Contrastive Visual Representation Learning Work?[.,2021]

최근 self-supervised learning기술이 발전하면서 supervised/unsupervised learning간의 성능 차이는 좁혀지고 있다. 본 연구에서는 여러 large-scale 데이터셋에 대해 대조적 self-supervised-learning을

2022년 1월 1일
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High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization[.,2021]

Batch Normalization은 computer vision task에 많이 사용됩니다. 그러나 batch normalization은 batch size에 dependent하다는 단점을 지닌다. 본 연구에서는 좀 더 stable하게 학습하기 위하여 adaptive

2021년 12월 31일
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Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results[.,2017]

본 연구에서는 기존에 알려져 있는 Temporal ensembling 방법에서 한 단계 나아가 Mean teacher방법을 제안합니다. Mean teacher는 model의 weight를 평균 내는 방법인데, 적은 수의 label만 가지고 이전 방법에 비해 좋은 성능을

2021년 12월 29일
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Distilling the Knowledge in a Neural Network[.,2015]

Model compression방법으로 knowledge distillation를 설명하도록 하겠습니다. Knowledge distillation은 teacher network와 student network의 ensemble을 기반으로 한 방법이라 설명할 수 있습니다

2021년 12월 29일
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Emerging Properties in Self-Supervised Vision[.,2021] Transformers

Summary Self attention from a VIT with 8 $\times$ 8 patches trained with no supervision 본 연구에서는 Vision Transformer(VIT)의 feature를 self-supervised-le

2021년 12월 28일
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Memory filter

Memory usage/Computing cost가 많아져 OOM이 발생하는 경우가 종종 존재합니다. 오늘은 Memory usage와 관련하여 간단한 라이브러리 하나를 소개하도록 하겠습니다.Memory profiler library 페이지를 참고하시면 좋을 거 같습니다

2021년 12월 28일
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On the effectiveness of convolution autoencoders on image-based personalized recommendation[.,2020]

Introduction 최근 들어 개인화 추천시스템이 여러 플랫폼에서 적용되고 있습니다. (Netflix, Youtube) 본 연구는 user, item, image 정보를 사용하여 user의 취향에 맞는 음식점을 추천하는 데 초점을 두었습니다. (Trip advi

2021년 12월 27일
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sort / sorted

sort / sorted sort sorted sorted는 정렬된 list의 복사본을 return한다는 특징을 가집니다. 복사본을 return하기 때문에 list는 ground truth 값을 갖게 됩니다. list2는 정렬(default : reverse=False)된 리스트를 갖게 됩니다.

2021년 12월 27일
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MMCF : Multimodal Collaborative Filtering for Automatic Playlist Continuation[.,2018]

Introduction 온라인 음원 스트리밍 서비스에 대한 관심이 점점 증가함에 따라, automatic playlist continuation 연구가 진행중에 있습니다. Automatic playlist continuation? Automatic playlist

2021년 12월 27일
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NeuRec : On Nonlinear Transformation for Personalized Ranking[.,2018]

본 논문은 user-item의 관계를 explict ratings 대신에 implicit feedback으로부터 나타내는데 초점을 두었다. 저자는 2가지 추천시스템 모델을 제안하였다. (user-based NeuRec / item-based NeuRec) NeuRec은

2021년 12월 27일
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