fixmatch2 FixMatch 논문 완전 분석: 간결하면서 강력한 반지도 학습(Semi-Supervised) 알고리즘 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2001.07685FixMatch: 어떤 문제를 해결하려 하는가?FixMatch는 반지도 학습(Semi-Supervised Learning, SSL)에서 오랫동안 논의되어온 두 가지 핵심 기술적 과제를 간결하게 통합하여 해결하려는 알고리즘입니다. 많은 현실 상황에서는 라벨이 지정된 데이터(Labelled Data)를 수집하기 어렵고 비용이 많이 드는 반면, 라벨이 없는 데이터(Unlabelled Data)는 풍부하게 존재합니다. FixMatch는 이러한 환경에서 최소한의 라벨만 가지고도 높은 정확도를 달성할 수 있도록 설계되었습니다.Consistency Regularization: 동일한 입력이 다양한 데이터 증강(Data Augmentation)을 거.. 2025. 4. 30. 컴퓨터 비전에서 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 소개 및 최신 알고리즘 비교 분석 준지도학습(Semi-Supervised Learning) 소개준지도학습(Semi-Supervised Learning)은 적은 수의 라벨링된 데이터와 대량의 비라벨 데이터를 활용하여 학습하는 딥러닝 기법입니다. 전통적인 감독학습(Supervised Learning)은 라벨이 있는 데이터만을 학습에 사용하지만, 라벨링된 데이터는 얻기 어렵고 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다. 반면, 준지도학습은 비라벨 데이터를 활용하여 학습 성능을 개선하고, 실제 환경에서 더 적은 라벨링 작업으로 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. 이러한 준지도학습 기법은 특히 이미지 분류, 객체 검출, 영상 분석 등과 같은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 장점을 가집니다. 대규모 이미지 데이터셋에서 라벨링된 데이터의 수가 부족한 경우, 비.. 2025. 4. 30. 이전 1 다음
