페드텐서 FedTensor

timm (PyTorch Image Models) 라이브러리를 사용하면 최신 모델들을 쉽고 빠르게 가져올 수 있습니다. 특히 MobileNet 계열은 파라미터 수가 적고 연산량이 낮아 다양한 실험들을 빠르게 시도해 볼 수 있는 모델입니다. 1. MobileNet 버전별 비교 (timm 기준) timm에서는 MobileNet V1부터 최신 V4까지 다양한 버전을 지원합니다. 아래 표는 대표적인 모델들의 파라미터 수와 ImageNet-1k 기준 Top-1 정확도입니다. > 참고: 정확도는 timm 벤치마크 기준이며, 파라미터 수는 모델 구성(width multiplier 등)에 따라 달라질 수 있습니다. 아래는 가장 표준적인 설정(1.0x 또는 100) 기준입니다.모델 버전timm 모델명 (예시)파라미터 수..

사전 지식과 믿음In Reign’s case I do have additional information. I know that the last time I came to the vet she weighed in at 14.2 pounds. I also know that she doesn't feel noticeably heavier or lighter to me, although my arm is not a very sensitive scale. Because of this, I believe that she's about 14.2 pounds but might be a pound or two higher or lower. To represent this, I use a normal distributio..

최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)실제 몸무게로 추정하는 w_actual 값을 더 다양하게 설정하고 우도분포 그래프를 그려봄으로써 실제 몸무게가 어떤 값을 가질 때 우도가 최대가 되는지 시각적으로 파악할 수 있습니다.w_actual_arr = np.arange(10, 20, 0.04)likelihood_arr = []for w_actual in w_actual_arr: likelihood = get_likelihood(w_actual, s_actual, w_measured_arr) likelihood_arr.append(likelihood)peak_location = w_actual_arr[np.argmax(likelihood_arr)]print(f..

아래 글을 읽고 베이즈 추론의 핵심 개념을 명확하게 이해하기 위하여 이 문서를 작성합니다. 인용한 글은 인용 구역으로 표시하였습니다.How Bayesian inference works - Brandon Rohrer측정 몸무게, 실제 몸무게, 추정 몸무게 On our last visit, we got three measurements before she became unmanageable: 13.9 lb, 17.5 lb and 14.1 lb. There is a standard statistical interpretation for this. We can calculate the mean, standard deviation and standard error for this set of numbers and..

의식 이전(transfer)시점개체-A개체-B비고t1나(1)존재 X​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​ t2 시점에 개체-A의 의식을 완벽하게 이전하여 개체-B의 의식 생성연속성과 독립성시점개체-A개체-B비고t1나(1)나(1)​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​각 개체가 느끼는 의식의 연속성 (기억)개체-A: 나(1)개체-B: 나(1) -> 나(3) -> 나(5)개체 간 의식의 독립성t3 시점에 나(5)만 존재하고 자신을 고유 개체로 인지결론의식 이전이 완료된 이후의 개체-B는 나(1)에서부터 이어지는 나이다.