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KalelPark's LAB

[Meta Learning] MetaDataLoader 구현

* 해당 포스팅을 보기 전에, 이전 논문 리뷰를 우선적으로 참고하시는데 많은 도움이 될 것입니다. 감사합니다. https://kalelpark.tistory.com/28 [논문 리뷰] Optimization as a model for few-shot learning? GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVis kalelpark.tistory.com Torchmeta란? Pytorch에서의 few-shot learning & meta-l..
Data Science/Meta Learning 2022. 12. 28. 20:55
[논문 리뷰] Optimization as a model for few-shot learning?

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract - 일반적으로 큰 Network에서는, Gradient based optimization은 상당히 많은..
Data Science/Meta Learning 2022. 12. 27. 09:17
[Meta Learning] What's Meta Learning?

Meta Learning? - 인공지능 분야에서의 메타러닝은 새로운 개념 또는 테스크를 빠르게 학습하기 위해 학습을 학습(learning to learn)하는 방법 이라고 합니다. 즉, 새로운 태스크를 더 빨리 학습하기 위해 이전의 학습 경험을 적극적으로 활용하는 방법이라고 생각할 수 있습니다. - 메타러닝의 핵심 아이디어는 학습 에이전트가 단순히 해당 데이터를 학습하는 것뿐만 아니라, 자신의 학습 능력을 스스로 향상시킨다는 것입니다. - 메터러닝과 자주 언급되는 개념으로 멀티 태스크 러닝이 존재합니다. 멀티 태스크 러닝은 하나의 모델이 다양한 여러 테스크를 잘 학습하고, 테스트 시 학습한 태스크들과 같은 여러 태스크를 잘 수행하는 것을 목표로 합니다. Dataset for Meta Learning Om..
Data Science/Meta Learning 2022. 12. 25. 20:15
[ CLEAN CODE ] Clean Python, Pickle이란?

Pickle이란? - 텍스트 상태의 데이터가 아닌 파이썬 객체 자체를 바이너리 파일로 저장하는 것을 의미합니다. - 텍스트 형태로 파일을 저장하는 것이 아니라, Dictionary, list, tuple과 같은 형태로 필요한 부분을 저장하는 것이다. 하지만, 문자열이 아닌 객체를 파일에 쓸 수 없기 때문에 pickle 모듈을 활용하여, 객체 자체를 binary로 저장하는 것이다. * 무거운 텍스트 파일을 binary형태로 저장한 것이기 때문에, 필요할 때만 불러오기만 하면 되기 때문에 속도가 상당히 빠릅니다. Pickle Module로 저장하고 불러오기 import pickle f = open("a.pkl", "rb") # pickle 불러오기 temp = pickle.load(f) f.close() f..
Python/CLEAN CODE 2022. 12. 21. 20:52
[ Pandas ] Study with Groupby

Pandas Groupby - Group DataFrame using a mapper or by a Series of columns. (Mapper를 사용하거나, 일련의 열을 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다.) - Groupby는 결과를 결합하고, 함수를 적용하고, 객체를 분할하는 역할을 합니다. Groupby for Statistics - 데이터 프레임에 .groupby(Column) + 통계함수로 그룹별 통계량을 확인할 수 있습니다. - 통계 결과는 통계계산이 가능한 수치형(numerical) 컬럼에 대해서만 산출합니다. df.groupby("sex").mean() df.groupby("sex").var() .agg()를 활용하여 다중 통계량을 구할 수 있습니다. - .agg()에서 문자열로 지..
Python/Pandas 2022. 12. 20. 22:06
[CLEAN CODE] Clean Python, tqdm 활용하기

tqdm이란? - 파이썬(Python)에서 반복문을 도는 경우, 진행 정도를 Progress Bar의 형태로 보여주는 것이 가능합니다. tqdm은 아랍어에서 파생된 언어로 taqadum의 축약형이며, 영어로는 Progress라는 뜻입니다. https://github.com/tqdm/tqdm GitHub - tqdm/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI - GitHub - tqdm/tqdm: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI github.com Baseline - 기본적으로, 순회가능한 객체를 첫..
Python/CLEAN CODE 2022. 12. 19. 17:13
[논문 리뷰] TransFG [2021]

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/AI_PAPER GitHub - kalelpark/AI_PAPER: Machine Learning & Deep Learning AI PAPER Machine Learning & Deep Learning AI PAPER. Contribute to kalelpark/AI_PAPER development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 최근 Vision Transformer가 강세를 보이고 있습니다. Transformer의 self attent..
Data Science/Fine Grained 2022. 12. 10. 14:26
[논문 리뷰] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks [ 2019 ]

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Data Science/Classification 2022. 12. 6. 23:45
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