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Browse "AI-Theses_Master(석사논문)" by Author Yun, Se-Young

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1
Automated augmentation for knowledge distillation = 지식 증류를 위한 자동화된 데이터 증강 기법link

Choi, Jinhwan; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022

2
Calibration of few-shot classification tasks : mitigating misconfidence from distribution mismatch = 퓨샷 분류 태스크 교정: 분포 불일치에 의한 확신도 오류 완화link

Kim, Sungnyun; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021

3
Distillation of chain-of-thought reasoning using large language models = 대형 언어 모델을 활용한 사고 사슬 추론 증류link

Ho, Namgyu; 허남규; et al, 한국과학기술원, 2023

4
Early learning regularization for federated learning with label noise = 라벨 노이즈 환경에서의 연합학습을 위한 조기 학습 정규화link

Kim, Donggyu; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023

5
ENLAS : robust learning via ensemble framework for handling noisy labels = 라벨 노이즈 상황에서 앙상블 구조를 활용한 강건 학습 방법론link

Cho, Sangwook; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022

6
Meta-learning amidst heterogeneity and ambiguity = 이질성과 모호성 가운데 설명가능한 메타 학습link

Go, Kyeong-Ryeol; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021

7
Near-optimal clustering in block Markov decision processes = 블락 마르코프 결정 과정에서의 거의 최적의 군집화 알고리즘link

Lee, Junghyun; Yun, Se-Young; 윤세영; Yun, Chulhee; et al, 한국과학기술원, 2023

8
Should we use the same activation function for federated image classification? = 연합 이미지 분류를 위해 동일한 활성화 함수를 사용해야할까?link

Shin, Jaewoo; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023

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