Representation Learning (Self-Supervised Learning)
학습 기법의 label에 따른 분류 딥러닝 모델 학습을 위해서는 많은 레이블이 필요하다. 하지만, 비싼 레이블링 없이도 모델을 잘 학습시키는 것은 중요하다. Supervised learning의 단점 "레이블" 데이터가 많아야 함 학습되지 않은 데이터가 튀어나오면 예측하기 어려움. (transfer가 잘 안됨) Reinf
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Representation Learning
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Representation Learning 2
place recognition(NetVLAD) Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) VLAD는 이미지의 특징점을 클러스터링하여 각 클러스터에 대한 특징점의 차이를 계산한 후 이를 이용하여 이미지를 표현하는 방법이다. NetVLAD VLAD를 딥러닝을 이용하여 학습하는 방법
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Representation Learning 1
Metric Learning 메트릭이란 거리를 측정하는 함수를 말한다. 메트릭 러닝은 데이터의 표현을 학습하는 것이다. 이는 데이터의 표현을 학습하여 거리를 측정하는 함수를 학습하는 것이다. 유사도(Similarity) 거리(Distance)의 관계를 학습하는 것이다. Information retrieval 정보 검색 F
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