ICLR2 [논문리뷰] Deep Auto Augment (ICLR 2022) 이번에는 ICLR 2022에 게재된 Deep Auto Augment를 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 논문을 참조해주세요. Introduction 최근 automated data augmentation는 state-of-the-art 한 성능을 보이고 있다. 하지만, design space와 augmentation strategy는 여전히 사람의 prior knowledge가 필요로 했고, 이에 본 논문은 fully automated approach를 제안한다. 기존에는 한 번에 여러개의 augmentation layer를 결정해야 했는데, 본 방법은 학습이 진행되면서 augmentation을 순차적으로 convergence에 이를때까지 더한다. 아래 그림처럼 기존 method는 hand picked .. 2022. 3. 4. [논문 리뷰] Fast is better than free: Revisiting adversarial training (ICLR 2020, poster) 이번에는 ICLR 2020에 poster session에 accept 된 Fast is better than free: Revisiting adversarial training 을 리뷰하려고 합니다. 자세한 내용은 원문을 참고해주세요. Introduction Deep neural network는 많은 application 분야에서 성공을 거두고 있지만, robust deep neural network는 아직 research 분야로 남아있을 정도로 발전이 더뎠다고 합니다. Robust of neural network란 adversarial example에 의해 model이 제대로 본연의 task의 문제를 해결하지 못한다는 것입니다. 이를 adversarially perturbed example이라고도 부르.. 2021. 12. 14. 이전 1 다음