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Lumiere, and s5unnyjjj
paper : arxiv.org/abs/1608.06993 1. Introduction 2. DenseNet 3. DenseNet-BC 4. Result 5. Concolusion ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. Introduction 네트워크의 깊이가 깊어질수록 초기의 정보가 사라진다는 문제점이 있다. 그래서 일각에서는 해당 문제를 해결하기위해 노력하고 있다. 예를 들면 Stochastic depth는 레이어를 무작위로 dropping하여 ResNet을 단축시킴으로써 초기 정보를 밑으로 더 많이 내려가게 하고 FractalNets..
paper: arxiv.org/abs/1411.1784 1. Introduction 2. Generative Adversarial Nets 3. Conditional Adversarial Nets 4. Result 5. Conclusion ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. Introduction Unconditioned generative model은 생성되는 데이터에 어떠한 제어가 없다. 반면 Conditional Adversarial Net은 Generative Discriminator에 condition 적용함으로써 Additi..