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Fast Hardware-aware Neural Architecture Search 다양하고 많은 양의 hardware에 대해 최적의 convolutional neural architecture를 설계하는 것은 어려움 Neural Architecture Search (NAS)는 이러한 hardware 다양성 문제를 고려해야함 HURRICANE 더 큰 search space를 통한 automatic hardware-aware search Two-stage search algorithm을 통한 다양한 hardware 맞춤형 최적화 논문 (CVPRW 2020) : Paper Link 1. Introduction 다양한 유형의 hardware device와 막대한 search cost는 NAS 적용의 주요한 걸..

떠나간 사랑의 스펙트럼 : Dispirited Spirits - - Released : 2023.03.10. - Genres : Space Rock Revival, Midwest Emo, Math Rock 우주는 시대와 지역을 불문하고 무한한 경외의 공간이었다. 태양은 영원한 절대자였고, 달은 완전함 뒤에 광기를 품은 양면적인 존재였으며, 별은 공허 속에서 도도하게 빛을 발산하는 찬란한 동경의 대상이었다. 그렇기에 오늘날까지도 우리는 수많은 신화와 종교, 시와 음악, 수식과 법칙들로, 그 초월적인 공간을 향해 모든 형태의 세레나데를 이어나갔다. 하지만 그 수많은 구애에도 불구하고 매정한 우주는 좀처럼 곁을 내어주지 않고 계속해서 멀어져만 갔다. 그리고 우리는 그 차가운 뒷모습에서 적색편이(Redshift..

Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Image Recognition Accuracy predictor는 Neural Architecture Search (NAS)의 핵심 구성요소 높은 성능의 accuracy predictor를 구현하려면 상당한 양의 계산이 필요함 Zen-Score Network expressivity를 나타내는 새로운 zero-shot index 모델의 accuray와 양의 상관관계를 가짐 학습된 network parameter 없이 무작위로 초기화된 network를 통해 few forward 추론만 수행 Zen-NAS Zen-Score를 기반으로 주어진 추론 예산하에서 target network의 Zen-Score를 최대화하는 NAS 알고..

HELP: Hardware-Adaptive Efficient Latency Prediction for NAS via Meta-Learning 배포와 device별 제약 조건을 만족하기 위해 Neural Architecture Search (NAS)는 hardware를 고려해야 함 기존에는 Lookup table / Latency estimator를 통해 target device의 latency sample을 수집 -> 서로 다른 사양의 hardware를 많이 요구하기 때문에 비실용적임 Hardware-adaptive Efficient Latency Predictor (HELP) Device별 latency 추정 문제를 meta-learning 문제로 공식화 Latency를 출력하는 black-box를 고..

MAE-DET: Revisiting Maximum Entropy Principle in Zero-Shot NAS for Efficient Object Detection Object detection에서 backbone architecture의 추론 시간을 줄이기 위해 Nerual Architecture Search (NAS)를 도입 기존 NAS 방식은 GPU 및 시간 자원이 많이 필요하므로 빠른 연구 개발을 위해 Zero-shot NAS 방식을 제안 MAE-DET Maximun Entropy Principle을 통해 network parameter를 훈련시키지 않고 효율적인 detection backbone을 설계 Architecture desgin 비용은 zero에 가깝지만 SOTA의 성능을 발휘 De..

How Powerful Are Performance Predictors in Neural Architecture Search? Neural Architecture Search (NAS)의 계산 비용을 줄이기 위해서 neural architecture의 성능을 예측하는 방식이 제안됨 Performance predictor는 NAS에서 효과적이지만, 최적화된 Initialization time, Query time 설정과 합의된 평가 지표의 부족으로 다양한 Performance predictor들 간의 효과적인 비교가 어려움 여러 Performance predictor들에 대한 대규모 연구 결과 제시 Learning curve extrapolation, Weight-sharing, Supervised lea..

선정 기준 : 작성자 마음대로 뽑습니다.2022년도 앨범 결산 1. 개인적인 추천 앨범Frank Turner - : NYHC를 떠올리게 하는 앨범 제목처럼, 는 신랄하고 자기 성찰적인 가사에 약간의 포스트-하드코어 향을 첨가해서 만들어졌습니다. 익숙하고 선명한 펑크록 기타 위에서 살짝씩 모습을 드러내는 하드코어 톤은, 정통 하드코어 앨범들과는 다른 편안한 매력을 선사합니다.  Frank Turner - 'Untainted Love' 2. 올해의 국내 싱글윤하 - '사건의 지평선': 대중적 트렌드의 정반대에 위치한 5분짜리 모던록임에도 불구하고, 윤하를 다시 국내 차트 최정상으로 소환해 버릴 정도로 높은 파급력을 보여준 싱글입니다. 개인적으로 앨범에서는 '살별'을 좀 더 선호하긴 하지만 '사건의 지평선' ..

선정기준 : 작성자 마음대로 뽑습니다. 2021년도 앨범 결산 1. 개인적인 추천 앨범 Dispirited Spirits - : 반짝이는 별들의 아름다움을 사이키델릭한 신스를 사용해 그려낸 인상적인 스페이스록 앨범입니다. 앨범 곳곳에 짙게 새겨진 Car Seat Headrest의 영향과 친숙한 멜로디 구성은, 낭만적인 SF 명작 소설을 읽는 듯한 기분을 전해줍니다. Dispirited Spirits - 'Dying Star (SN 1604)' 2. 올해의 국내 싱글 파란노을 - '아날로그 센티멘탈리즘' : 아무도 성공을 예상치 못했던 찐따무직백수모쏠아싸병신새끼의 록스타 도전기. 2021년 국내 인디 음악씬을 가장 뜨겁게 달군 아티스트를 한 명 뽑으라면 단연 파란노을일 것입니다. '노는 토요일'로 상징되는..

선정 기준 : 작성자 마음대로 뽑습니다. 2020년도 앨범 결산 1. 개인적인 추천 앨범 GoGo Penguin - : 훌륭한 음악을 완성하는 데는 많은 악기가 필요하지 않습니다. 피아노, 더블 베이스, 드럼으로 구성된 삼각편대의 티키타카가 만들어내는 숨 막힐 듯 치밀한 사운드는, 절제된 맥시멀리즘이라는 모순적인 음악의 매력을 선사합니다. GoGo Penguin - 'F Maj Pixie' 2. 올해의 국내 싱글 가을방학 - '사랑없는 팬클럽' : 끝날 듯 하지만 절대 사그라지지 않는 사랑을 표현한 이 곡은, 파워팝 밴드 Teenage Fanclub의 이름을 살짝 비틀어 만든 제목을 가지고 있습니다. 가을방학 특유의 일상적이지만 마음 한편을 후벼 파는 가사는, 계피의 순수한 목소리를 빌려 애틋함의 아름다..