일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- Analysis
- FL
- 딥러닝
- value shaping
- Open Set Recognition
- OoDD
- 연합학습
- OSR
- q-FFL
- Federated Transfer Learning
- Differential Privacy
- q-FedAvg
- 개인정보
- deep learning
- 기계학습
- DP
- FedAvg
- Agnostic FL
- data maximization
- Federated Learning
- Fairness
- OOD
- 머신러닝
- free rider
- ML
- Machine learning
- convergence
- FedProx
- ordered dropout
- PPML
Archives
- Today
- Total
목록Bayesian (1)
Federated Learning
[CVPR 2018] Evidential Deep Learning - (1)
논문 제목: Evidential Deep Learning to Quantify Classification Uncertainty 출처: https://arxiv.org/abs/1806.01768 지난 포스트에서 OSR 기법 중 한 가지인 PROSER를 다루면서, overconfidence에 관하여 잠시 언급하였습니다. (이전 글 보기) 이번 포스트에서는 Bayesian의 관점을 한 번 다루어보려고 합니다. Bayesian들은 overconfidence 문제를 어떻게 해결하고자 하였는지, 그리고 이들은 model에게 아는 것과 모르는 것을 올바르게 구분하도록 어떻게 유도하였는지 확인해보도록 하겠습니다. 1. Softmax Classifier가 문제다? θ를 parameter로 가지고 있는 neu..
Machine Learning/Out-of-Distribution Detection
2023. 4. 29. 01:30