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* ChatGPT를 이용한 논문 해석입니다.  1. Abstract논문의 초록은 불균형 시계열 분류 문제에 대해 다루고 있습니다.특히, 이 논문에서는 정확성보다는 클래스별 최소 재현율(minimum recall)을 최대화하는 시계열 분류기를 학습하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 모든 클래스에 동일한 중요성을 부여하는 분류기를 얻을 수 있습니다. 최소 재현율은 미분 가능한 함수가 아니기 때문에 일반적인 그래디언트 기반 학습 방법을 사용할 수 없습니다. 따라서 우리는 최소 재현율 함수의 여러 부드러운 근사치(smooth approximations)를 적용하고 평가합니다. 철저한 실험적 평가를 통해 우리의 접근 방식이 불균형 시계열 분류에서 사용되는 최첨단 방법들의 성능을 개선하고, 정확성의 약간의 손실만으..

이번 포스팅에서 리뷰할 논문은 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 변환하는 초해상도(SR, Super Resolution) 모델 중 하나인 VDSR 모델에 대한 논문이에요. VDSR은 기존 SR분야에서 SOTA 성능을 보이는 SRCNN의 한계점을 극복하면서도 좋은 성능을 보인다고 해요.  IntroductionSRCNN이 초해상도 분야에서 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하였지만 아래 몇 가지 한계점들이 존재해요.1. 작은 이미지 영역의 context에 의존2. 수렴(convergence)이 너무 느림3. Single scale을 위한 네트워크 본 연구에서 이런 문제점들을 실용적으로 해결하는 새로운 방법을 제안해요. 1. Context 작은 이미지 영역은 세부적인 recovery에 필요한 충분한 정보를 ..