[논문리뷰] TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics

TypeNet: Deep Learning Keystroke Biometrics저자: Alejandro Acien, Aythami Morales, John V. Monaco, Ruben Vera-Rodriguez, Julian Fierrez, Member, IEEE요약: LSTM 기반 키스트로크 인증 모델Github: https://github.com/BiDAlab/TypeNetPaper(arxiv): https://arxiv.org/pdf/2101.05570Abstract & Introduction키스트로크 다이나믹은 개인의 타이밍 습관을 기반으로 개개인을 인식하는 것을 의미한다. 키를 누르거나 때는 속도, 키를 입력하는 위치, 압력등이 특징으로 수집되어 사용된다. 키보드를 통한 입력은 스마트폰 잠금해..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Time Series & Tabular Data
• · 2024. 5. 16.
• textsms

[논문리뷰] Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting

Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting 저자: Kashif Rasul and others.요약: Llama 기반 시계열 foundation modelGithub: https://github.com/time-series-foundation-models/lag-llamaPaper(arxiv): https://arxiv.org/abs/2310.08278Abstract & Introduction과거부터 foundation modeldms zero-shot, few-shot 일반화 연구에서 많은 관심을 받아왔고, 좋은 성능을 보였다. 하지만, nlp 분야와 cv 분야와는 다르게, time series 분야에서는 ..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Time Series & Tabular Data
• · 2024. 5. 14.
• textsms

[논문리뷰] Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey

Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A Survey 저자: Zitong Yu, Yunxiao Qin, Xiaobai Li, Chenxu Zhao, Zhen Lei, Guoying Zhao요약: Face Anti Spoofing(FAS, 안면 위변조탐지) 서베이 논문Github: https://github.com/ZitongYu/DeepFAS?tab=readme-ov-filePaper(arxiv): https://arxiv.org/abs/2106.14948Conference: Abstract & Introduction편리하고, 주목할만한 정확도로 인해 안면인증 기술은 모바일 결제의 체크인 수단 등으로 많이 적용되어 왔다. 하지만, 현존하는 안면인증 시스템은 print, re..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Computer Vision
• · 2024. 2. 16.
• textsms

[논문리뷰]FedFace: Collaborative Learning of Face Recognition Model

FedFace: Collaborative Learning of Face Recognition Model 저자: Divyansh Aggarwal, Jiayu Zhou, Anil K. Jai 요약: Spreadout Regularizer를 이용한 연합학습 기반 안면 인증 Github: https://github.com/illidanlab/fedface Paper(arxiv): https://arxiv.org/pdf/2104.03008.pdf Conference: Abstract & Introduction DNN 기반 안면 인증 모데은 대규모의 안면 데이터를 학습을 위해 필요로한다. 그러나, 점점 증가하는 개인정보 보호에 대한 관심과 법적 규제에 따라, 안면 데이터셋을 공유하거나 접근하는 것은 어려워졌다. 우..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Federated Learning
• · 2024. 1. 5.
• textsms

[논문리뷰] SupCon: Supervised Contrastive Learning

Supervised Contrastive Learning 저자 : Prannay Khosla(Google Research), Piotr Teterwak(Boston University), Chen Wang (Snap Inc.), Aaron Sarna(Google Research), Yonglong Tian(MIT), Phillip Isola(MIT), Aaron Maschinot(Google Research), Ce Liu(Google Research), Dilip Krishnan(Google Research) 요약 : 기존 Self-supervised 학습의 문제를 해결하고, Supervised 학습 과정에서 라벨 정보를 활용하는 Supervised Contrastive loss 제안. 실험을 통해 제..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Computer Vision
• · 2023. 10. 25.
• textsms

[논문리뷰] Scaffold: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

Scaffold: Stochastic Controlled Averaging for Federated LearningAbstract & IntroductionFedAVG는 간단하고 적은 communication cost로 인하여 많이 사용되어왔다. 하지만, 최근 연구보고에 의하면, 그러한 성능들이 완벽하게 이해가 되지 않는다. 우리는 FedAVG를 위한 수렴 비율을 얻을 것이며, 데이터가 heterogeneous (non-iid) 상태에서 "client-drift"가 발생하고, 그 결과 수렴이 불안정하거나 매우 느려지는 단점을 증명한다.이에 대한 해결책으로, 우리는 새로운 알고리즘 SCAFFOLD, local updates 과정에서 발생하는 “client-drift” 현상을 수정하기 위해 control v..

• format_list_bulleted 딥러닝 논문 리뷰/Federated Learning
• · 2023. 9. 27.
• textsms