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[base] 내가 개인적으로 정리하는 중요 기초 논문 리스트 본문
1. Learning Deep Features for Discriminative Localization
Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Aude Oliva, Antonio Torralba
- 작성일 기준 인용 수 8000회 이상
- 비전분야에서 Visualization에 대해 직관적으로 확인해볼 수 있는 논문
- class activation mapping 에 대한 설명. 네트워크내 GAP 이후 레이어를 다시 한 번 이전 featuremap과 weighted sum 해줌으로써 전체 이미지의 어떤 부분이 특히 activated 됐는지 확인.
2. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
- 작성기준 인용수 12000회 이상
- 구글에서 cnn의 depth,width,image resolution의 compound scaling에 대한 논문.
-파라미터를 획기적으로 줄이면서 기존 모델들과 동등하거나 나은 성능을 줄 수 있음.
3. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio
- 작성일 기준 인용수 약 28000회
- Attention의 등장을 알리는 첫 논문 (바다나우 어텐션, 저자의 이름을 인용하여 만들어짐)
- 기계번역에서 seq2seq의 고정된 크기의 context vector의 한계를 극복. 매번 디코더 hiddenstate에서 encdoer의 입력벡터들과의 관계를 attention(주의,주목)함.
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