전체 글 (66) 썸네일형 리스트형 [논문 리뷰] Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset Submit : Shi, Baoguang, Xiang Bai, and Cong Yao.CVPR(2017) Paper : https://arxiv.org/abs/1507.05717 Code : https://github.com/deepmind/kinetics-i3d 1. introduction imagenet으로 이미지 분류를 하면서 알게된게 굉장히 큰 데이터셋으로 프리트레이닝하면 다른 도메인의 문제로도 확대 적용하는데 굉장히 많은 도움 된다 네트워크 구조 바뀌어도 도움된다 큰 비디오 데이터셋이 있다면 → 프리트레이닝으로 퍼포먼스 높일 수 있지 않을까 kinetics라는 큰 비디오 데이.. [논문 리뷰] Character Aware Neural Language Models Submit: Yoon Kim, AAAI (2016) Paper : https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf 1. Abstract CNN, highway network, LSTM, RNN-LM을 사용했다. 60%적은 파라미터를 사용해도 높은 성능을 낸다 형태소가 많은 언어에서 유리하다 (아랍어, 체코어, 프랑스어..) character inputs는 언어모델링에 충분하다 2. Conclusion character level의 인풋만을 넣는 모델을 소개했다 매개변수가 적음에도 불구하고 이 모델은 인풋 레이어에서 단어/형태소 임베딩을 이용하는 기존 모델보다 우수 모델에 단어 임베딩이 꼭 필요한지에 대한 의문을 제기했다 3. Introduction 배경지식 언어 모델은 확률 분포로 공.. [논문 리뷰] Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features submit: Ilyas, Andrew, et al., NIPS (2019) paper: https://arxiv.org/abs/1905.02175 1. introduction adversarial examples deep learning network는 조잡한 perturbation에 취약 ex) 돼지 -> 91돼지 / 돼지+노이즈 -> 비행기 adversarial attacks exist? model approach boundary tilting: 모델이 오버피팅되었기 때문에 boundary에 있는 데이터에 대해선 잘 동작하지 않음 local linearity: ReLU가 0 이상인 값에 대해선 linearity를 가지고 있음. data approach 이미지 앞에는 이미 로버스트하지 않은 데이터가 .. [논문 리뷰] A Closer Look at Few shot Classification submit: Chen, Wei-Yu, et al. ICLR (2019) paper: arxiv.org/abs/1904.04232 기존의 few-shot classification 알고리즘 비교 few-shot classification에 대한 baseline 모델 제안 1. Method Few-shot classification: class당 example이 극히 적을 때 classification을 분류하는 방법 Domain Shift가 조금 있을 수 있으나, 주된 문제라고 볼 순 없다. Novel Class (새로운 class가 등장) novel data(outliers) - 다른 관측치와 비교해서 많이 벗어나 있는 관측치 많은 train data로 backbone 학습(base) --> featu.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 17 다음
