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인공지능 분야의 매우 빠른 변화 관련 질문

2024.04.03

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제가 잡고 있는 연구 분야 (도메인)에서는 트랜스포머가 아직 제대로 적용된 사례가 없었습니다.
저희 연구실 또한 전통적인 CNN 모델을 연구하며 여러 아이디어를 연구하였고 성능이 증가하는 성과를 이뤘습니다.
(기존 성능: 70 -> 제안하는 모델: 75 )
그런데 최근 (약 3~4개월간) 출간된 논문이 트랜스포머를 성공적으로 적용시켜 83이라는 압도적인 차이의 성과를 냈습니다.

여기서 질문이,
1) 저희 연구실에서 연구하던 내용을 논문으로 내도 괜찮을까요? (탑티어가 아닌 낮은 학회가 목표입니다)
2) 앞으로의 연구 방향성을 트랜스포머로 따라가야 할지, 묵묵하게 기존 방향으로 가야 할지 고민입니다.

방목형 연구실이라 ㅠ 기초적인 질문일 수 도 있지만, 잘 부탁드립니다.

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댓글 4개

2024.04.03

낮은 학회가 목표이고, latency 등 다른 이득이 있다면 제출이 가능은 하겠죠. 다만, 그렇게 되면 latency 관점에서 다른 모델들 하고 다시 비교해야하는 귀찮음은 있을 수 있겠네요.

앞으로의 연구 방향은.. 권장은 트랜스포머 기반의 기법이나 다른 분야에서의 트랜드를 따라가길 권장합니다.

2024.04.03

상관없어요 요즘은 성능이 1달 단위로 바뀌다 보니까 성능보다 참신하고 좋은 아이디어가 있다면 대부분 OK 줘요

2024.04.05

CNN이면 CNN 만의 장점이 있을 겁니다. 연산비용이 적다던가, 결과가 빠르게 나온다던가 이쪽 장점을 살리면 통과되지 않을까? 싶네요

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