분류 전체보기
-
[ADHD 환자의 일기] 11월 12일일기 2023. 11. 12. 17:38
오랜만.. 사실 할게 지금 되게 많은데 뭐부터 해야할지 잘 모르겠어. 마음은 조급하고 시간은 없어보이고. 사실 시간은 어느정도 충분할지도 몰라. 난 해낼 수 있어. 누구에게 응원받고싶어. 난 왜 이렇게 게으를까. 시작이 어려울 뿐 막상 시작하면 할 수 있을 거야. 조금만 시작해봐. 난 할 수 있어. 그리고 요새 약이 먹기가 싫다. 안먹고도 그냥 살 수 있을 것 같다. 먹어도 이런 삶, 안먹고도 불편을 감수하며 살면 되지 않을까. 먹던 안먹던 지각하는건 그대로고 급 무기력해져서 다 놓아버리는 것도 그대로다. 물론 내 마음가짐이 조금은 달라져서, 이틀정도면 다시 일어날 수 있다. 사실 그냥 되게 여전할 수도 있다. 결과적으로는. 난 결과적으로 라는 말이 참 야속하다. 물론 나뿐만 아니라 많은 모든 사람들도 ..
-
[논문 리뷰] Tackling the generative learning trilemma with denoising diffusion GANs논문 스터디 2023. 10. 31. 13:14
수업 때 발표할 논문으로, 간단하게 정리겸 리뷰하려고 한다. 예전에 논문스터디에서 다른 분이 발표하셨던 논문이기도 하다. generative model의 단점들을 해결할 수 있는 방법으로, Diffusion과 GAN을 결합한 방식이다. 부분적으로는 이해가 가는데, 전체적인 그림이 잘 안그려지는 듯하다. Training pipeline이 복잡해서 그런 것도 같다. Training 구조는 4가지로 이루어져 있다. 첫번째는 noise를 추가하는 diffusion process, 두번째는 real image와 fake image를 판별하는 Discriminator, fake image를 만드는 generator, 또한 fake image를 만드는 Posterior sampling이다. 아직 Diffusion도 ..
-
Self-Supervised Learning (3)학교 수업/ADL 2023. 10. 19. 21:50
SimCLR(2020)부터 다시 시작해본다. SimCLR은 strong augmentation을 사용한다. 각각 다르게 augmented된 image $\tilde{x}_i$와 $\tilde{x}_j$를 사용하여 feature를 extract해서 $h_i$와 $h_j$ 라는 representation을 얻고, projection layer인 MLP를 통과시켜서 나온 $z_i$와 $z_j$를 InfoNCE의 input으로 넣는다. loss는 N개의 sample을 다르게 augment한 두장의 이미지를 positive, 나머지 2N-2개의 sample들을 negative로 만들어 $z_i$와 $z_j$의 cosine similarity를 계산하는 함수로 positive/(positive+negative) 를..
-
Self-Supervised Learning (2)학교 수업/ADL 2023. 10. 19. 21:28
마지막 Constrastive Loss을 이용한 SSL 방법이다. similar sample pair는 가깝게 하고 dissimilar pair는 멀게 하도록 representation을 학습한다. 가장 초기 contrastive loss와 triplet loss는 건너뛰고 Noise Contrastive Estimation(NCE)부터 보겠다. NCE는 2010년에 나온 논문으로 매우 오래됐다. observed data $X=(x_1, x_2, .., x_n)$ 이 있고, artifitially generated noise data $Y=(y_1, y_2,..., y_n)$ 이 있을 때, $x \sim p(x;\theta), y \sim p(y)$ 라고 해보자. 그럼 $ x \sim p(x;\theta..
-
Self-Supervised Learning (1)학교 수업/ADL 2023. 10. 12. 17:15
사실 두번째 SSL 수업인데 앞에서는 image transform based methods라 딱히 신기하다거나 끌리지 않아 오늘 내용과 함께 적으려고 한다. CL도 더 알고싶은데 아쉽다. 하지만 새로 배우는 SSL도 매우 흥미롭다. SSL과 Unsupervised Learning의 차이는 무엇일까? 일단 target supervised label은 존재하지 않을 수 있지만, supervisory signal은 존재하기 때문에 unsupervised learning이라고 하기에는 애매하다. 따라서 우리는 이걸 self-supervised learning이라고 부른다. SSL의 evaluation은 어떻게 할까? self-supervised pretrained network를 downstream task에 ..
-
Continual Learning (4)학교 수업/ADL 2023. 10. 6. 21:28
어제 썼어야했는데 못쓰고 오늘 쓴다. 저번 거보다 더 이해가 안갔다. 나중에 생각하련다.. 이번 내용은 Replay-memory based methods이다. Typical regularization methods는 past task의 data를 쓰지 못하는 경우를 가정하는 반면 이번엔 사용할 수 있다고 가정한다. regularization based 방법의 경우 많은 모델 파라미터를 저장하는데 메모리를 많이 사용했고, replay-memory based 방법은 이보다 작은 양의 메모리로 training data를 저장하려 한다. 첫 번째 대표적인 방법은 GEM(Gradient episodic memory)이다. episodic memory를 construct하는 task별 적은 수의 sample을 저장..
-
[ADHD 환자의 일기] 10월 1일일기 2023. 10. 2. 00:20
사실 10월2일이다. 열두시가 지났다. 오늘은 나의 생일.. 별일 아닌데도 마음이 두근거리는 날이다. 특별한 사람이 된 것 같고 주변 사람들이 오늘의 내 기분을 망치지 않았으면 좋겠다. 마치 누구보다도 오늘 나의 행복을 누구보다 바라는 건 나인 것 마냥. 마냥이 아니라 누구보다도 바란다. 이기적이게도 그렇다. 그냥 오늘만이라도 내가 주인공이길 바란다. 어쩌면 필사적으로.. 나는 내가 생일을 이렇게 생각하는 이유를 안다. 어릴 때 생일마다 양보를 해왔었다. 누군가에게.. 그래서 성인이 된 후 다른 건 몰라도 아끼는 사람의 생일과 나의 생일은 끔찍이도 챙기려 한다. 꼭 기억해놨다가 열두시 땡하면 챙겨주고 싶다. 챙김받고 싶다. 적어도 자기전에 챙겨주고 싶다. 챙김받고 싶다는 뜻이다. 지금 이건 무슨 의미일까..
-
Continual Learning (3)학교 수업/ADL 2023. 9. 26. 21:19
오늘 수업은 사실 이해가 잘 안가서 일단 들은 내용을 적어보겠다. 이해가 안되는 내용은 따로 논문을 읽고 모르는 것은 교수님께 질문해서 글을 수정할 것이다. 저번 시간에는 EWC까지 했는데, 아직 $p(\theta|\mathcal{D})$가 왜 Prior가 될 수 있는지 모르기도 하고 $p(\theta|\mathcal{D})$를 구한 후 ${\theta}^*_{MAP,1:2} = \arg\min_{\theta}\{-\log p(\mathcal{D}_2|\theta)-\log p({\theta}|\mathcal{D}_1)\}$이 loss function으로 이어지는지 대충 그럴 것 같긴 한데 엄밀하게는 잘 모르겠다. 근데 찾아보면 금방 나올 것 같다. 아무튼 FIM은 regularization 역할을 하고..