https://arxiv.org/abs/2103.11251 Interpretable Machine Learning: Fundamental Principles and 10 Grand Challenges Interpretability in machine learning (ML) is crucial for high stakes decisions and troubleshooting. In this work, we provide fundamental principles for interpretable ML, and dispel common misunderstandings that dilute the importance of this crucial topic. arxiv.org
일반적으로 Transfer learning은 source domain과 target domain이 유사해야 잘 적용되는 것으로 알려져있다. 그러나 제조업 양불 판정 classifer를 개발하던 중, imagetnet pretrained model을 transfer learning 하는 게 정말 성능이 별로일까 해서 적용해봤다. 결론은 성공적이었다. 이유를 찾다가 아래 기술 블로그 및 논문 자료를 찾게 되었으니 참고하길 바란다. - 세이지 리서치(saige research) 기술 블로그 Transfer Learning for Industrial Visual Inspection | SaigeResearch Transfer Learning for Industrial Visual Inspection | Saig..
URL: [2207.04354] An Introduction to Lifelong Supervised Learning (arxiv.org) Title: An Introduction to Lifelong Supervised Learning Authors: Shagun Sodhani, Mojtaba Faramarzi, Sanket Vaibhav Mehta, Pranshu Malviya, Mohamed Abdelsalam, Janarthanan Janarthanan, Sarath Chandar Abstracts: This primer is an attempt to provide a detailed summary of the different facets of lifelong learning. We start ..
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