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AI Theory/Generative models7

생성모델의 평가지표 톺아보기(Inception, FID, LPIPS, CLIP score, etc ..) 생성모델 관련 연구를 하며, 또 몇번의 인턴 면접을 보며, 생성모델을 평가하는 메트릭에 대해 "잘" 알고있는 것이 매우 중요하다는 생각이 든다. 사실 이미지를 잘 생성한다라는 것을 수치적으로 명확히 정량화하는 것은 매우 어려운 영역이고, 아직도 활발히 연구 중에 있다. 그러나 그럼에도, 생성모델을 연구하는데 있어서 정량적인 비교는 반드시 필요하기에 이미 많은 논문에서 자신만의 혹은 기존에 쓰이던 정량지표를 활용하여 해당 본인 논문의 우수성을 입증하고 있다. 오늘은 이러한 생성모델(gan, diffusion)의 연구들에서 주로 쓰이는 평가지표에는 어떤 것들이 있고, 각각이 어떤 의미를 갖는지 정리해보겠다. (사실 여기 나온 지표들 말고, 더 많은 좋은 메트릭들이 있을 수 있지만 내가 직접 논문들을 읽으며 .. 2024. 2. 7.
최대한 쉽게 설명한 GAN * 개인적으로, GAN에 대해 이해하기 위해서는 AE, VAE에 대한 기본적인 지식이 있어야 한다고 생각합니다. * - References 나동빈님의 Generative Adversarial Networks (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습) Naver d2 "1시간만에 GAN(Generative Adversarial Network) 완전 정복하기" Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) 0. 글 쓰기에 앞서 GAN은 최근 10년간 머신러닝 분야에서 가장 혁신적인 아이디어이다. - 얀 르쿤 딥러닝, 그 중에서도 이미지 처리 분야에서 가장 많이 쓰이는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망)의 창시자.. 2022. 2. 7.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 5. Variational AutoEncoder(VAE) - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 지난번 포스팅에서는 MNIST data를 가지고 AutoEncoder 실습코드를 구현해봤다. 이번 포스팅에서는 Variaitional AutoEncoder이란 무엇이고 AutoEncoder과 어떻게 다른지, 또 언제 쓰이는지 알아보자. (내용이 정말 어렵고 ,, 많고 ,, 어렵다!) (지난번 포스팅 -> 오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 4.Prac.. 2022. 2. 3.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 4. Practice with PyTorch (AutoEncoder) - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 전체 코드는 github에 정리해서 올려놓았습니다. GitHub - gustn9609/dl_study: Deep Learning studying Deep Learning studying. Contribute to gustn9609/dl_study development by creating an account on GitHub. github.com 1. Settings 1-1 . Imp.. 2022. 1. 31.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 3. This is AutoEncoder! - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 지난번 포스팅에서는 Neighborhood based training의 종류와 문제점에 대해 알아보았다. 또한 오토인코더의 등장 배경에 대해서 알아보았는데 이번 포스팅에서는 오토인코더의 구조와 학습 방법에 대해 조금 더 구체적으로 알아보자. (지난번 포스팅 -> 오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 2.Why AutoEncoder?) 오토인코더(Auto.. 2022. 1. 26.
오토인코더(Autoencoder)가 뭐에요? - 2.Why AutoEncoder? - Reference Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것' Kaist Edward Choi 교수님의 Programming for AI(AI 504, Fall2020) Naver d2 이활석님의 '오토인코더의 모든것'과 Kaist Edward Choi 교수님의 AI 504 수업을 토대로 공부한 후 정리하였습니다. 0. 글 쓰기에 앞서 지난번 포스팅에서는 오토인코더의 개념과 특징, 그 중에서도 가장 중요한 특징인 dimensionality reduction(차원축소)에 대해 정리했었다. 또한 차원의 저주를 피하기 위해 Manifold의 관점에서 오토인코더가 어떻게 차원축소를 하는지도 정리했었는데, 이번 포스팅에서는 오토인코더 말고도 Dimensionality Reduction, Density E.. 2022. 1. 25.

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