오랜만에 쓰는 글~곧 학부 졸업을 앞두고 있어서, 오늘은 나의 학사 졸업 논문 회고 글로 돌아왔다. 논문 제목은 SemiFRL : Semi-Supervised Federated Reinforcement Learning for Clients Selection and Adaptive Pseudo Labeling 논문의 주된 theme을 키워드로 정리해 보면 아래와 같다. # Semi-Supervised Learning (반지도 학습)# Federated Learning (연합학습)# Reinforcement Learning (강화학습)# Client Selection (클라이언트 선택)# Adaptive Pseudo Labeling (동적 의사 레이블링) 핫한 키워드도 있고 생소한 것도 있을 듯 하다.자세..

요즘 공부하는 Semi-Supervised Learning(SSL) 분야의 주요 연구들을 정리해보고자 한다. Semi-Supervised Learning(SSL)SSL은 말 그대로 supervised learning과 unsupervised learning의 중간 상태이다. unlabeled 데이터와 labeled 데이터가 동시에 존재하고, 둘 다 모델 학습에 이용하는 시나리오이다. 보통 소수의 labeled와 다수의 unlabeled가 존재하는 경우를 다룬다. SSL 시나리오에서 FixMatch라는 알고리즘이 유명한데, unlabeled 데이터를 활용하여 모델의 성능을 향상하는 간단하면서도 효과적인 방법을 제시하고 있다. FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learni..