Cam2 [논문리뷰] BiaSwap: Removing Dataset Bias with Bias-Tailored Swapping Augmentation (ICCV 2021) 이번에는 ICCV 2021에 accept 된 Kaist의 BiaSwap: Removing Dataset Bias with Bias-Tailored Swapping Augmentation 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. Deep neural network는 보통 dataset에 존재하는 spurious correlation에 기반해서 prediction을 하는 경우가 많다고 합니다. 쉽게 말하면 ground truth라고 알고있는 대상을 보지 않고 correlated된 다른 feature를 기반으로 하는 경우가 많다는 것이죠. 이러한 것은 unbiased data distribution환경에서 generalization에 실패하는 경우도 많았기에 이러한 문제를 다뤘던 기존의 appr.. 2022. 9. 13. [논문 리뷰] SnapMix: Semantically Proportional Mixing for Augmenting Fine-grained Data (AAAI 2021) 이번에는 AAAI 2021에 accept 된 SnapMix: Semantically Proportional Mixing for Augmenting Fine-grained Data을 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. Introduction Data mixing augmentation은 딥러닝 모델을 학습시키는데에 어서 효과적인 면모를 보여왔습니다. 그 중에서 MixUp, CutOut, CutMix와 같은 논문들은 효과적인 발전을 이끌어왔습니다. 이러한 data mixing augmentation은 training distribution을 확장시키고, data를 deep learning model에 기억시키는 현상(overfitting)을 줄임으로서 model generalization.. 2021. 9. 20. 이전 1 다음