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컨피던스 Confidence 개요 미국 범죄 외 98분 15세이상 관람가 감독 제임스 폴리 출연 에드워드 번즈 , 레이첼 와이즈 , 앤디 가르시아 , 더스틴 호프만 더보기 줄거리 벌건 대낮에 한 술집에서 살인 사건이 일어난다. 목격자인 리오넬은 눈앞에서 사람이 쓰러지는 모습에 기겁을 하고 총을 쏜 제이크는 리오넬을 달래며 무언가 하던 일을 계속 진행하려고 애를 쓴다. 하지만 결국 리오넬은 현금이 든 돈 가방을 뒤로 하고 술집에서 도망치고 현장에 있던 범인, 술집 주인, 손님, 들이닥친 경...더보기 다른 사이트 더보기 다음영화 정보 제공 안내 Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다.
관객수는 영화진흥위원회 통합전산망 데이터로 제공되고 있습니다. 별점은 키노라이츠로부터 제공받는 정보이며, 데이터 제공 상황에 따라 변경될 수 있습니다. 영화정보 더보기 포토 포토 더보기 컨피던스 1980
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 유쾌한 크리에이티브 저자 톰 켈리, 데이비드 켈리 출간 2014.1.17. 도서 15,300원 Confidence 저자 Denise Mina 출간 2023.4.6. e북 15,730원 Dave Pelz's Golf Without Fear 저자 Pelz Dave/ / 출간 2010.11.11. 도서 45,260원 Confidence 저자 Kanter 출간 2021.1.1. 도서 18,400원 Confidence 저자 Kanter Rosa... 출간 2004.8.31. Confidence 저자 Rosabeth Mo... 출간 2018.11.7. e북 31,470원 Confidence 저자 De Angelis ... 출간 1995.3.1. Confidence 저자 Chamorro-Pr... 출간 2013.12.24. 도서 21,690원 Confidence 저자 Hudson Stre... 출간 2013.10.17. 도서 31,380원 Confidence 저자 편집부 출간 2011.12.13. 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
jseobyun.tistory.com CODERNER POCO: 3D Pose and Shape Estimation with Confidence 내 맘대로 Introduction top-down 방식의 HMR 논문들의 공통점은 추정값에 대한 confidence가 없다는 것이다. keypoint는 애초에 heatmap으로 추정하기 때문에 confidence를 쉽게 얻어낼 수 있지만 파라미터를 추정하는 HMR 시리즈는 confidence를 얻어내기 어렵다. 생각해보면 당연히 필요한 것이었는데 명확히 방법론이 없어서 구현되지 못했던 내용. 조건은 기존 HMR에 그대로 갖다 붙일 수 있도록 구현해야하는 것 + confidence가 실제 uncertainty를 잘 반영할 것 2가지다. 핵심은 생각보다 간단하다. 그냥 메모 기존 Regressor에 갖다 붙일 수 있는 uncertainty regressor를 붙이는 내용a) 가장 심플하게 구현b) 조금 더 심화c) 최종 심화순서로 설명하기 때문에 따라가면서 이해하기 아주 좋음. 구성이 탄탄한 논문.------------------------------Normalizing flow에 대해 이해를 해야 함.이건 simple distribution - > complex distribution으로 mapping하는 과정이라고 보면 됨. 구현은 f(simple distr.) 처럼 함수 하나. 대신 수학적으로 s 20 top-down 방식의 HMR 논문들의 공통점은 추정값에 대한 confidence가 없다는 것이다. keypoint는 애초에 heatmap으로 추정하기 때문에 confidence를 쉽게 얻어낼 수 있지만 파라미터를 추정하는 HMR 시리즈는 confidence를 얻어내기 어렵다. 생각해보면 당연히 필요한 것이었는데 명확히 방법론이 없어서 구현되지 못했던 내용. 조건은 기존 HMR에 그대로 갖다 붙일 수 있도록 구현해야하는 것 + confidence가 실제 uncertainty를 잘 반영할 것 2가지다. 핵심은 생각보다 간단하다. 그냥 2024.05.07 블로그 검색 더보기 yejin-c-kim.tistory.com 멋찐 병아리 대학원생 🐥 [NeurIPS 2020] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence Motivation Deep neural network는 큰 데이터셋을 활용할 수록 더 높은 성능을 달성할 수 있다는 것이 잘 알려져 있지만, data를 labeling하는 것의 cost가 굉장히 비싸기 때문에 큰 labeled 데이터셋을 만들기가 어렵다는 문제가 있다. 따라서 소수의 labeled data와 많은 양의 unlabeled data를 활용하여 학습을 진행하는 semi-supervised learning (SSL) 이 제안되었다. Labeled data는 label이 있기 때문에 모델에게 줄 수 있는 supervision이 비교적 명확한 Background FixMatch는 기존의 두 가지 기법을 적절히 결합하여 SSL 문제를 해결한다. 사용한 기법 중 첫번째 기법은 pseudo-labeling이다. Pseudo-labeling 기법 Pseudo-labeling은 다음과 같은 방식으로 모델을 학습시킨다. 우선 model을 labeled data로 학습시킨 뒤, unlabeled data에 대해 label을 예측하도록 한다. 이렇게 나온 prediction을 가공 (e.g. sharpening 등) 하고 이를 pseudo-label로 삼는다. 이렇게 만들어진 unlabeled data에 Method 아래 그림은 FixMatch의 overview로, 위에서 설명한 두 기법 (pseudo-labeling, consistency regularization)을 결합하여 unlabeled data를 학습시키는 방법을 보여주고 있다. Unlabeled image 학습 방법 학습 방법에 대해서는 loss function을 통해 더 자세히 설명하도록 하겠다. Loss function 1: supervised loss 우선 labeled data를 통해 학습을 진행하는 supervised loss는 위와 같다. 이는 기존의 supervised Experiments 실험은 CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN, STL-10에 대해 진행했다. CIFAR-10과 SVHN에 대해서는 WRN-28-2를, CIFAR-100에 대해서는 WRN-28-8를, STL-10에 대해서는 WRN-37-2를 backbone 모델로 사용하였다. FixMatch는 대부분의 세팅에서 SOTA 성능을 달성하고 있다. 하지만 ReMixMatch가 CIFAR-100에서는 조금 더 나은 성능을 보이고 있다. 저자들은 이러한 결과가 ReMixMatch의 Distribution Alignment (DA) 기법 때문이라고 추 Conclusion 간단한 SSL 알고리즘을 통해 많은 데이터셋에 대해 SOTA 성능을 달성함 메소드의 간단함 덕분에 FixMatch의 동작을 보다 면밀히 조사할 수 있음 간단하면서도 높은 성능을 내는 SSL 알고리즘 FixMatch는 label을 구하기 어려운 real-world의 여러 도메인에서 많이 활용될 수 있을 것으로 기대함 15 Deep neural network는 큰 데이터셋을 활용할 수록 더 높은 성능을 달성할 수 있다는 것이 잘 알려져 있지만, data를 labeling하는 것의 cost가 굉장히 비싸기 때문에 큰 labeled 데이터셋을 만들기가 어렵다는 문제가 있다. 따라서 소수의 labeled data와 많은 양의 unlabeled data를 활용하여 학습을 진행하는 semi-supervised learning (SSL) 이 제안되었다. Labeled data는 label이 있기 때문에 모델에게 줄 수 있는 supervision이 비교적 명확한 NeurIPS Semi-supervised learning 2024.04.18 hsgalaxy.tistory.com KHS Computer Vision [논문리뷰] Adaptive Confidence Smoothing for Generalized Zero-Shot Learning Paper Overview CVPR'19 https://arxiv.org/abs/1812.09903 Adaptive Confidence Smoothing for Generalized Zero-Shot Learning Generalized zero-shot learning (GZSL) is the problem of learning a classifier where some classes have samples and others are learned from side information, like semantic attributes or text descr Introduction hard gating 모델은 test sample이 들어왔을 때, seen이면 seen expert, unseen이면 unseen expert에 입력하여 결과를 얻는다. 이 방법은 seen일때 unseen expert의 정보를 전혀 사용하지 않게 된다. 따라서 저자들은 sample이 입력되면 우선 두 expert에 모두 입력하고 추후 이것을 soft한 방법으로 두 정보를 합치는 방법을 사용한다. $p(class) = p(class|seen)p(seen) + p(class|unseen)p(unsee) 저자들은 이 방식을 adaptiv Our approach 앞서 언급한것과 같이 저자들의 최종 예측은 다음과 같이 계산한다. $p(y|S)$는 seen모델로 학습된 것이므로 $p^{S}(y|S)$이고 비슷하게 unseen은 zero-shot 모델로 학습된 것이므로 $p(y|U)$는 $p^{ZS}(y|u)$다. 그리고 $p(S)$와 $p(U)$는 gate모델이 계산한다. 따라서 (1)을 다음과 같이 다시 쓸 수 있다. 불행히도, 위 접근법은 몇가지 문제를 가져온다. 먼저, 각 모델을 soft way로 묶는 것은 각 모델이 다른 "domain"에 대한 예측 결과도 최종 예측에 기여한다는 것을 Etails of our approach A model for unseen classes A model for seen classes A confidence-based gating model Experiments 6.1. Evaluation protocol Evaluatoin Metrics harmonic mean 사용 $H = 2(B \times N) / (B + N)$ 6.2. Datasets CUB, AWA, SUN, FLOWER 사용 6.3. Cross-validation 15 CVPR'19 https://arxiv.org/abs/1812.09903 Adaptive Confidence Smoothing for Generalized Zero-Shot Learning Generalized zero-shot learning (GZSL) is the problem of learning a classifier where some classes have samples and others are learned from side information, like semantic attributes or text descr cosMo GZSL ZSL Zero-Shot Classification Generalized Zero-Shot Classification Out-of-Distribution Classification adaptive confidence smoothing gating Adaptive Prior Bayesian estimation 2024.03.25 blog.naver.com GreenBear’s caraudio life 비위드 20년 역사의 고집 - CONFIDENCE ZEN 32 코로나로 전세계가 잠기고 나서야 일감이 급감한 가공 업체들을 설득할 수 있었다는 비하인드 스토리도 아이러니 그 자체가 아닐 수 없습니다. BEWITH confidence ZEN - 비위드 스피커의 마침표일까, 새로운 수퍼 하이엔드의 출발일까? 3월 첫 날, 제 생일에 비위드의 대표인 토시상이 제게 보내준 생일축하 메시지... 2024.05.07 statfinance.tistory.com 꾸준히 해보자~ Confidence Interval and Bootstraping <3-1> 5 데이터가 아닌 샘플 데이터이므로, 그로부터 구한 파라미터가 해당 분포에 정말 맞는 건지 의문이 생긴다. 이 때 의문을 해소하기 위한 방법이 '신뢰구간(confidence interval)'이다. 샘플 데이터로부터 동일한 파라미터를 반복해서 구하고, 그 수많은 파라미터가 어느 신뢰구간 안에 들어온 다면, 우리는 그 파라미터가... 중심극한정리 Central Limit Theorem 분포 검증 2024.05.14 Confidence Interval and Bootstraping <3-2> 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 한상훈 커리어 분야 크리에이터 Confidence - 2024. 3. 17. think you are like farmer for getting follower. Sometimes I want to see statistics to see who's the best, like clicker in the brunch. I have confidence that there were thousands of button clicks, but only a few authors. Maybe they can use a bot for that. But I also knew. The Brunch system doesn't... like story 2024.03.17 브런치스토리 검색 더보기 trivia-starage.tistory.com 궁금한게많은joon 모평균 추정과 신뢰구간 (Inference on a population mean, confidence Interval, t-interval, z-interval) Remark: Normal related statistics 확률변수 $X$가 정규분포 $N(\mu, \sigma^2)$를 따른다면(이 사실을 안다면) 다음의 성질을 만족한다. $\cfrac{\overline {X} - \mu}{\sigma / \sqrt{n}} \sim N(0, 1)$ $\cfrac{(n-1)S^2}{\sigma^2} \sim \xi^2_{n-1}$ $\overline {X}$와 $S^2$는 독립이다. $\cfrac{\overline {X}-\mu}{S / \sqrt{n}} \sim T_{n-1}$ Introduction 모평균을 추정할 때 점추정이 좋은가 구간추정이 좋은가?\ 예1) $X \sim \text{Poi}(\lambda)$의 parameter $\lambda$를 추정해보자. MLE에 의해 $\hat{\lambda}=\bar{x}$임을 이용하자. 그렇다면 $P(\overline{X} = \lambda)$를 이용할 것인가? discrete하지만 $P(\overline{X} = \lambda) \approx 0$일 것이다. 예2) $X \sim N(\mu, \sigma^2)$에서 $\hat{\mu} = \bar{x}$임을 이용하면 $P(\ov $t$-Confidence Interval 이제 $X$가 정규분포를 따른다는 것을 안다고 하자. $X \sim N(\mu, \sigma^2)$ ($\mu, \sigma^2$ are both unknown) $\cfrac{\overline{X} - \mu}{S / \sqrt{n}} \sim T_{n-1}$임을 이용하자. $P\left( -t_{\alpha / 2, n-1} < \cfrac{\overline{X} - \mu}{S \ \sqrt{n}} < t_{\alpha/2, n-1} \right) = 1 - \alpha$ 이므로 $\mu$ 중심으로 다시 확률을 계산하면 \[ Confidence Length Confidence Length $L$ 역시 여기서 유도할 수 있다. \[ L = 2 \times t_{\alpha/2, n-1} \cfrac{s}{\sqrt{n}} = 2 \times \text{(critical point)} \times \text{S.E.}(\hat{\mu}) \] Effect of Sample Size confidence length에서 우리는 특정 길이를 만족하는 $n$을 알 수 있다. (같은 $\alpha$에서, confidence length가 짧을 수록 좋기 때문이다.) confidence length가 $L_0$보다 길어지지 않도록(no larger than $L_0$) 하는 샘플 수는 다음과 같다. \[ n \ge 4 \times \left( \cfrac{t_{\alpha/2, n-1}s}{L_0} \right)^2 \] Additional Sampling 이미 먼저 pilot study로 $n_1$개의 샘플을 뽑아서 Simulation and Confidence Interval 신뢰구간을 계산할 때, 우리는 주어진 데이터가 한번뿐이다. 그래서 95%의 신뢰구간이 와닿지 않을 수 있다. 만약에 $\bar{x}$를 계산할 수 있는 시뮬레이션이 반복된다면, 여러개의 신뢰구간을 얻을 수 있고, 이들 모든 구간에 모평균이 포함되는 것이 아니다. 모평균은 unknown일 뿐이지 어딘가에 고정된 값을 가지므로 다음과 같다. Confidence Intervals from Simulations Some Notations 확률변수는 대문자로, 실제 관측값은 소문자로 표기한다. 아래 tricky notation으로 살펴보면 다음과 같다. (1) $P(\overline{X} \in [\overline{X} \pm t_{\alpha/2, n-1}\cdot \frac{S}{\sqrt{n}}]) = 1$ $\overline{X}$은 항상 구간 $[\overline{X} - k,\ \overline{X}+k]$에 포함되므로 확률값은 항상 $1$이다. (2) $P(\mu \in [\overline{X} \pm t_{\alpha/2, n-1}\cdot \frac{ One-Sided Confidence Intervals 다음 두개의 사실을 remind하자 $\cfrac{\sqrt{n}(\overline{X} - \mu)}{S} \sim t_{n-1}$ $P\left( -t_{\alpha, n-1} \le \cfrac{\sqrt{n}(\overline{X} - \mu)}{S} \right) = 1 - \alpha$ 따라서 confidence level이 $1-\alpha$이고 one-sided confidence interval (upper bound)은 \[ \mu \in \left(-\infty, \bar{x} + \cfrac{t_{\alpha, $z$-intervals 다음의 경우에는 $t$-procedure가 아니라 $z$-procedure를 이용하여 모평균을 추정한다. population distribution이 정확히 normal이고 모평균 $\mu$는 알려져 있지 않지만 모분산 $\sigma^2$는 알려져 있을 때 ※ sample size $n$이 충분히 크면 LLN과 CLT에 의해 z-procedure로 근사(approximate)할 수 있다. ※ population distribution이 normal이면, 정확한 confidence interval을 구한다. (exact coverag Summary 데이터가 normality를 만족할 때, $\sigma$가 known이면 z-procedure $\sigma$가 unknown이면 t-procedure 데이터가 normality를 만족하지 않을 때, sample size $n$이 충분히 크면 z-procedure (이때 정확한 coverage가 아니라 approximation이다) 충분히 큰 sample size는 이론상 20~30이지만, 통계학과 교수님께서는 실제로는 50 이상은 되어야 한다고 한다. 3 Confidence Length $L$ 역시 여기서 유도할 수 있다. \[ L = 2 \times t_{\alpha/2, n-1} \cfrac{s}{\sqrt{n}} = 2 \times \text{(critical point)} \times \text{S.E.}(\hat{\mu}) \] 신뢰수준 신뢰구간 confidence interval 모평균 추정 모평균 Confidence level population mean t-procedure z-intervals t-intervals 2024.05.04 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 사랑할 때 알아야 할 것들 사랑할 때 알아야 할 것들 - 카카오스토리 평화 (Peace) 정직 (Honesty) 3. 인생에서 가장 고귀한 것. 사랑 (Love) 친구 (Friend) 자신감 (Self-confidence) 4. 인생에서 결코 확실하지 않은 것. 성공 (Success) 꿈 (Dreams) 행운 (Fortune) 5. 인생에서... 2024.03.31 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 Confidence (Feat. A$AP Rocky) Fivio Foreign 앨범 B.I.B.L.E. 2022.04.08. Confidence (Feat. SINCE, hangzoo) NSW yoon 앨범 Beauty Of T... 2022.10.12. Confidence Sanctus Real 앨범 Changed 2018.04.27. Confidence (Feat. A$AP Rocky) Fivio Foreign 앨범 B.I.B.L.E. 2022.07.15. Confidence Chris Brown 앨범 Heartbreak ... 2017.10.31. Confidence (Feat. Chrishan The Prince) King Los 앨범 God, Money,... 2015.06.23. Confidence Sarah Riani 앨범 Banlieue 13... 2016.04.13. Confidence (feat. Tayo Sound) Cassia 앨범 Confidence ... 2022.11.17. Confidence MDMA 앨범 Confidence 2020.03.24. Confidence Russ 앨범 Confidence 2019.04.11. Confidence (feat. Tayo Sound) Cassia 앨범 Confidence ... 2022.11.17. Confidence (feat. Tayo Sound) Cassia 앨범 Why You Lac... 2022.11.18. Confidence 카무 (Kamoo) 앨범 trying to u... 2022.12.06. Confidence LESSLIVA 앨범 CONFIDENCE 2024.05.17. Confidence Changin' My Life 앨범 The Best Of... 2003.12.17. Confidence Chris Brown 앨범 Heartbreak ... 2017.12.13. confidence Gareth.T 앨범 to be honest 2022.05.20. Confidence 문아람 앨범 Confidence 2022.06.30. Confidence (feat. Ashnikko) Oscar Scheller 앨범 HTTP404 2019.09.06. Confidence WEARETHEGOOD 앨범 Big Mood At... 2021.02.12. 더보기
헤어증모 헤어컨피던스 blog.naver.com/oopsjiji 신청자 작성 네이버 블로그 건강한 모발 한가닥에 가벼운 인모 2-4가닥을 매듭지어 숱을 풍성하게 합니다. 서울강서구, 마곡나루역, 마곡지구, 두산더랜드타워B동. 자연스럽게, 티않나게 탈모 빈모 숱보강! 헤어증모. 채널 박래미 블로그 blog.naver.com/bananaisnana 네이버 블로그 쉬는 만큼 ✨반짝거리기✨ Inhale CONFIDENCE exhale DOUBT NjU0 인앤인컨피던스 인앤인컨피던스.com 신청자 작성 부동산 개발 기업. 인천광역시 경인로 399. 부동산개발업, 시행업, 인테리어공가, 부동산컨설팅, 분양대행. 전화고객센터: 032-442-7772 장소 사이트 더보기
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