[논문리뷰] SPARSE Data, Rich Results: Few-Shot Semi-Supervised Learning via Class-Conditioned Image Translation의료 영상 분야에서 레이블링된 학습 데이터의 부족 으로 인한 딥러닝 모델의 한계를 극복하고, 특히 5개에서 50개 사이의 매우 적은 레이블링된 샘플 만 사용 가능한 저데이터(low-data) 환경 에서 강건한 이미지 분류 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Semi-supervised Learning#Few-shot Learning#Medical Imaging#GAN-based Methods#Image-to-image Translation#Pseudo-labeling#Ensemble Learning2025년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Making, not Taking, the Best of N본 논문은 기존 Best-of-N (BON) 방식이 여러 LLM 생성물 중 하나만을 선택하여 잠재적으로 유용한 정보를 버리는 제로섬 게임이라는 문제점을 지적합니다.#Review#LLM Aggregation#Generative Fusion#Best-of-N#Synthetic Data Generation#Test-Time Scaling#Multilingual Models#Ensemble Learning2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중