이재호Jaeho Lee
EffL Lab
효율적인 머신러닝 이론, 알고리즘, 시스템 개발을 통한 접근성 높은 AI 연구
- 논문
- 38
- 구성원
- 14
- 졸업생
- 9
논문 주제가 비슷한 연구실
포항공과대학교 이남훈 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 26편(T1 15편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 5명, 석사과정 7명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 4명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
6.5 · 58%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 26편
Advancing Semiconductor Inspection: A New Dataset and Approach for Robust Anomaly Detection with Large Vision Language Models
Jaehyeon Jeong, Hyeondo Jang, Donghyun Oh, Seongeun Kim, Namhoon Lee
Dynamic Network Compression via Probabilistic Channel Pruning
Kwanhee Lee, Hyang Won Lee
Exploiting Local Flatness for Efficient Out-of-Distribution Detection
Seonghwan Park, Hyunji Jung, Dongyeop Lee, Namhoon Lee
FRESCO: A Novel Consistency Control for Asynchronous Pipeline Parallel Training
Dongyeop Lee, Namhoon Lee
Hidden in Plain Sight: The Overlooked Significance of Canonical Elements for Extreme LLM Sparsity
Hyeondo Jang, Kwanhee Lee, Dongyeop Lee, Namhoon Lee
Mitigating Staleness in Asynchronous Pipeline Parallelism via Basis Rotation
Hyunji Jung, Sungbin Shin, Namhoon Lee
On-Policy Adaptation Mitigates Hyperparameter-Sensitive Forgetting in Vision-Language Models
Doyoon Kim, Ziyang Wu, Jingfeng Yang, Yi Ma
Quantifying Aleatoric Uncertainty of In-Context Learning for Robust Measure of LLM Prediction Confidence
Jinseok Chung, Minkyoung Song, Hyunji Jung, Namhoon Lee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
EffL Lab
효율적인 머신러닝 이론, 알고리즘, 시스템 개발을 통한 접근성 높은 AI 연구
CMA Lab
인공지능 알고리즘/하드웨어 통합 최적화
ARC Lab
컴퓨터 아키텍처, 병렬 컴퓨팅, 소프트웨어 최적화, HW-SW 코디자인
Efficient Inference and Learning Lab
실제 컴퓨터가 사용하는 유한 정밀도(부동소수점·고정소수점) 연산 환경에서 신경망의 표현력, 최적화 수렴성, 일반화 성질을 수학적으로 분석하는 딥러닝 이론을 연구합니다.