summary.ai는 KAIST와 협업하여, Noisy Dataset의 Classifier 학습 성능 개선을 위한 생성모델 연구를 진행하였다. 제시된 기술은 잘못 부여된 Label을 교정하기 위한, 가상의 Label을 생성하는 확률 기반 생성모델을 제안한 연구이며, 현실에 존재하는 다양한 부정확한 데이터셋 기반의 학습 결과물을 교정하며 성능향상하는 데 기여할 수 있다. 제시된 기술은 기계학습 최정상 학회인 ICML 2022에서 발표될 예정이다.
HeeSun Bae*, Seungjae Shin*, Byeonghu Na, JoonHo Jang, Kyungwoo Song, Il-Chul Moon, From Noisy Prediction to True Label: Noisy Prediction Calibration via Generative Model, International Conference on Machine Learning (ICML 2022), Baltimore, Jul 17, 2022
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