単純なアイデアで学習精度を保ったまま高速化を実現した、カリキュラム学習の論文を読んだ。 論文：EfficientTrain: Exploring Generalized Curriculum Learning for T […]
[論文読み] シンプルなカリキュラム学習で精度を保って高速化 EfficientTrain: Exploring Generalized Curriculum Learning for Training Visual Backbones
タグ: machine learning
[論文読み] 高速にunlearningを実現、Boundary Unlearning
読んだ論文：Boundary Unlearning (CVPR 2023) どんなもの？ Unlearning手法の一つとしてboundary unlearningという手法を提案。boundary unlearning […]
[論文読み] 未ラベル画像を大量に使用し高精度 Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data
TikTokから出ている単眼深度推定の論文「Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data」を読みました。 URL: https:// […]
[論文読み] NuScenes-MQA: Integrated Evaluation of Captions and QA for Autonomous Driving Datasets using Markup Annotations
LLMを活用して完全自動運転を目指すTuring社からの論文を読みました。 論文：NuScenes-MQA: Integrated Evaluation of Captions and QA for Autonomous […]
[論文読み] Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking (https://arxiv.org/abs/2308.06954) ICCV 202 […]
[論文読み] Tracking Everything Everywhere All at Once
論文：Tracking Everything Everywhere All at Once（ICCV 2023）デモページ：https://omnimotion.github.io/ どんなもの？ OmniMotionと […]
Pinterestにおける機械学習システムの性能改善論文：『Shop The Look: Building a Large Scale Visual Shopping System at Pinterest』
概要 KDD 2020 Applied Data Science Track Paper の以下の論文を読んだ。 Shop The Look: Building a Large Scale Visual Shopping […]
Introduction to Applied Linear Algebra 第4章
前回はこちら。4章はクラスタリングの話。序盤でクラスタリングみたいな話が入ってくるのは珍しい。それだけ応用を意識している本ということだろうか。 クラスタリングがどういうものかの説明の後に様々な応用事例が述べられている。例 […]
Introduction to Applied Linear Algebra 第3章
第三章はノルムと距離について。2章の内容についてはこちら。 ノルムとはベクトルの大きさのようなものですよ、という解説から始まり、ノルムの性質・計算方法などが説明されている。距離についてはなじみのあるユークリッド距離から解 […]
Introduction to Applied Linear Algebra 第2章
引き続きIntroduction to Applied Linear Algebra第2章を読んだ時のメモ。第1章はこちら。 第二章は線形関数について。線形関数はベクトル同士の掛け算で表せますよということから始まって、ア […]