끄적거림

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/LLID/papers/Rakesh_Efficacy_of_Bayesian_Neural_Networks_in_Active_Learning_CVPRW_2021_paper.pdf 본 논문은 2021 CVF(CVPR) 투고된 논문으로 Interdigital AI Lab이라는 곳에서 작성한 논문이다. 베이지안과 관련한 최신 논문을 찾으려고 하다보니 발견한 논문이다. 일단 닥치는대로 읽고 리뷰한 것이니 참고용으로 봐주길 바란다. 0. Abstract Obtaining labeled data for machine learning tasks can be prohibitively expensive. ML에서 라벨링된 데이터를 얻는 것은 ..

[논문 리뷰] What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision? - 1.Introduction [논문 리뷰] What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision? - 2.Related Work(1) [논문 리뷰] What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision? - 2.Related Work(2) [논문 리뷰] What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision? -..

이전 글: 2020/11/10 - [논문 리뷰] What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision? - 1.Introduction 2. Related Work 본 논문에서 말하는 불확실성은 결국 분산으로 생각할 수 있다. 우리가 어떤 분포에서 분산을 알 수 있다면, 어느정도의 확률로 예측범위안에 들어올 것이다 를 알 수 있다. 이는 곧 신뢰구간과 비슷한 의미라고 생각하면 되겠다. 논문에서는 uncertainty를 sigma, variance 등과 같은 분산 혹은 어떤 분포로 혼용하여 사용하기도 한다. 기존의 Bayesian Deep Learning(이하 BDL)에서는 epistemic과 aleatoric 둘 중 하나만 ..

베이지안 관련으로 많이 알려진 옥스포드 대학의 yarin Gal 교수가 2017년 Kendall과 함께 발표한 논문이다. 1200회가 넘는 인용이 이루어진 것만 봐도 얼마나 유명한 논문인지를 알 수 있다. 다른 논문들도 읽어보고 포스팅할 계획이다.(시간이 얼마나 걸릴지는 미지수,,) 본 논문을 100% 다 이해하기 위해서는 Random Process, Variational Inference 등과 같은 이론을 알고 있어야하지만, 일단은 공부하는 입장에서 이 논문을 리뷰해보고자 한다. 많이 부족하니 참고용으로 봐주시면 감사하겠습니다. 논문: papers.nips.cc/paper/2017/file/2650d6089a6d640c5e85b2b88265dc2b-Paper.pdf 1. Inroduction 이 단락에..