김동현Donghyun Kim
UTL Lab
전이학습, 도메인 적응/일반화, 기반모델 적응, 멀티모달 표현 학습 연구
- 논문
- 45
- 구성원
- 15
- 졸업생
- 1
Machine Learning Lab
분포 변화에 강건한 딥러닝, 파운데이션 모델의 신뢰성·일반화, 표현학습, 지속학습, 테스트타임 적응 및 모델 평가 연구
논문 주제가 비슷한 연구실
연세대학교 이기복 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 19편(T1 14편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 5명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 7명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
4.8 · 74%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 19편
AugMask: Training Diffusion Models on Incomplete Tabular Data via Stochastic Augmentation and Masking
Jungkyu Kim, Taeyoung Park, Kibok Lee
Calibrated Mixup for Imbalanced Regression on Tabular Data
Nathaniel Kang, Kibok Lee, Jongho Im
Dataset-Driven Channel Masks in Transformers for Multivariate Time Series
Seunghan Lee, Taeyoung Park, Kibok Lee
Enhancing Continual Learning of Vision-Language Models via Dynamic Prefix Weighting
Hyeonseo Jang, Hyuk Kwon, Kibok Lee
Improving Calibration in Test-Time Prompt Tuning for Vision-Language Models via Data-Free Flatness-Aware Prompt Pretraining
Hyeonseo Jang, Jaebyeong Jeon, Joong-Won Hwang, Kibok Lee
When and Where to Reset Matters for Long-Term Test-Time Adaptation
Taejun Lim, Joong-Won Hwang, Kibok Lee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
UTL Lab
전이학습, 도메인 적응/일반화, 기반모델 적응, 멀티모달 표현 학습 연구
ITML Lab
파운데이션 모델의 표현학습·적응·추론·평가에 관한 이론, 정보이론, 효율적이고 신뢰할 수 있는 머신러닝 연구
MLAI Lab
기계학습, 인공지능
LAAL Lab
Machine Learning, Deep Learning