AI37 [ 논문 리뷰 ] Discriminative unsupervised feature learning with exemplar convolutional neural networks 이번 논문은 Discriminative unsupervised feature learning with exemplar convolutional neural networks 입니다. 원래 CNN으로 image classification task를 위한 모델을 학습시킬 때, labeled iamges가 필요합니다 (supervised learning) 또한 모델의 성능을 보장하기 위해 수많은 양의 labeled images가 필요합니다. 해당 논문에서는 모델 학습을 하기에 큰 걸림돌 중 하나인 data acquistion을 줄이고자, CNN을 unlabeled dataset만 구해도 학습시킬 수 있는 방법을 설명합니다. 논문에서는 self-supervised learning인 Exemplar 방법을 제안합니.. 2022. 7. 31. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks Key Point는 아래와 같습니다. 1. Input에서 Output Image 로 mapping 하는 Conditional Adversarial Networks 2. Mappign network 훈련에 사용되는 Loss function 이 글에서는 2016년 11월 PHillip Lsola 등이 발표한 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(Pix2Pix)를 공부해보도록 하겠습니다. Pix2Pix는 Image to Image Translation을 다루는 논문입니다. 💡 Image-to-Image Translation 은 무엇을 의미할까요? Image 분야에서 Translation은 특정 이미지의 이동을 의미합니다. Imag.. 2022. 7. 30. [ 논문 리뷰 ] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks 2016년 11월 PHillip Lsola 등이 발표한 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks(Pix2Pix)를 공부합니다. 본 논문에서는 Image-to-Image Translation에 적합한 conditional GANs(cGAN)을 이용하여 광범위한 task에서 좋은 결과를 낼 수 있는 프레임워크인 pix2pix를 소개합니다. Pix2Pix는 Image to Image Translation을 다루는 논문입니다. 💡 Image-to-Image Translation 은 무엇을 의미할까요? Image 분야에서 Translation은 특정 이미지의 이동을 의미합니다. Image-to-Image Translation은 이미지를 입.. 2022. 7. 30. [ Chapter.04 ] 신경망 학습 학습이란 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 의미합니다. 즉 신경망 학습을 하는 것은 가중치의 최적값을 획득하기 위한 것입니다. 이때 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표가 손실 함수 입니다. 01. 데이터 주도 학습 기계학습의 중심에는 데이터가 존재합니다. 기계학습에서는 사람의 개입을 최소화하고 수집한 데이터로부터 패턴을 찾으려 시도합니다. 딥러닝을 end-to-end machine learning 이라고도 합니다. 데이터에서 목표한 결과를 사람의 개입 없이 얻는다는 뜻을 담고 있습니다. 02. 훈련 데이터와 시험 데이터 기계학습 문제는 데이터를 training data와 test data로 나눠 학습과 실험을 합니다. training data: 해당 데이터만 사용하여.. 2022. 7. 28. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음
