Machine Learning/ETC
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CrossEntropyLoss vs BCELossMachine Learning/ETC 2022. 11. 1. 23:00
1. Difference in PurposeCrossEntropyLoss는 일반적으로 multi-class classification을 위해 사용되며, binary classifacation도 가능함.BCE(Binary Cross Entropy)는 binary classification에 사용됨.그렇다면 모든 경우에 CrossEntrophyLoss 를 사용하면 안되는걸까? 답은 No (3. 참조) 2. Diffrence in detailed implementationCrossEntropyLoss 가 binary classification으로 사용될때, 2개의 output features을 필요로 한다.Logits=[-2.34, 3.45], Argmax(logits) -> class 1BCELoss가 bi..
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What is Congestion Control ( 혼잡 제어 )?Machine Learning/ETC 2020. 1. 19. 19:22
* 본 글은 Congestion Control 대해 정리한 글입니다. 1 What is congestion? ( 혼잡이란? ) network가 다룰 수 없을 만큼 많은 데이터가, 너무 빠르게, 너무 많은 host로 부터 보내진다. 이로 인해 패킷 손실, 긴 delay가 발생하게 됨. 2 How to discover available bandwidth? ( 어떻게 가용 가능한 대역폭을 알아낼 수 있을까? ) Available bandwidth ? 다른 traffic이 없을 경우 : bottleneck link ( 병목 링크 ) 의 capacity ( 용랑 ) 다른 traffic이 존재할 경우 : bottleneck link capacity의 공정한 비율 Available bandwidth는 시간이 지남에 ..
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[Review] Pcc vivace: Online-learning congestion control.Machine Learning/ETC 2020. 1. 8. 17:07
* [NSDI' 2018] "Pcc vivace: Online-learning congestion control" 논문을 한국어로 정리한 포스트입니다. Pcc vivace: Online-learning congestion control. (2018) Mo Dong and Tong Meng, UIUC; Doron Zarchy, The Hebrew University of Jerusalem; Engin Arslan, UIUC; Yossi Gilad, MIT; Brighten Godfrey, UIUC; Michael Schapira, The Hebrew University of Jerusalem [ 논문 ], [ 발표 영상 ] Abstract TCP 구조의 좋지 않은 성능을 개선하기 위해 machine lea..
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[Review] Congestion-Control ThrowdownMachine Learning/ETC 2020. 1. 7. 17:02
* [HotNets'17] "Congestion-Control Throwdown" 논문을 한국어로 정리한 포스트입니다. 참고 논문 Schapira, M. and Winstein, K. Congestion-control throwdown. In Proceedings of the 16th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, pp. 122–128. ACM, 2017. Congestion-Control Throwdown Michael Schapira, Hebrew University of Jerusalem; Keith Winstein, Stanford University. [ 논문 ] * Throwdown 스로다운 ((미식축구에서 심판이 공을 양 팀 사이에 떨어뜨려 게임을 재..
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[Review] PCC: Re-architecting Congestion Control for Consistent High Performance.Machine Learning/ETC 2020. 1. 5. 17:45
* [NSDI' 2015] "PCC: Re-architecting Congestion Control for Consistent High Performance" 논문을 한국어로 정리한 포스트입니다. PCC: Re-architecting Congestion Control for Consistent High Performance (2015) Mo Dong and Qingxi Li, University of Illinois at Urbana-Champaign; Doron Zarchy, Hebrew University of Jerusalem; P. Brighten Godfrey, University of Illinois at Urbana-Champaign; Michael Schapira, Hebrew Univer..
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[Review] A Deep Reinforcement Learning Perspective on Internet Congestion Control - 인터넷 혼잡제어 관점에서의 강화학습Machine Learning/ETC 2019. 12. 30. 15:40
* [ICML'19] "A Deep Reinforcement Learning Perspective on Internet Congestion Control" 논문을 한국어로 정리한 포스트입니다. 참고 논문 N. Jay, N. Rotman, B. Godfrey, M. Schapira, A. Tamar, "A deep reinforcement learning perspective on Internet congestion control", Proc. 36th Int. Conf. Mach. Learn., vol. 97, pp. 3050-3059, 2019. [ 논문 ] [ PPT ] [ Github ] A Deep Reinforcement Learning Perspective on Internet Congesti..
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Key papers in Congestion ControlMachine Learning/ETC 2019. 12. 30. 15:32
* Congestion Control ( 혼잡 제어 ) 의 주요 논문들을 정리한 포스트입니다. Cubic Ha, S., Rhee, I., and Xu, L. Cubic: a new tcp-friendly high-speed tcp variant. ACM SIGOPS operating systems review, 42(5):64–74, 2008. [ 논문 ] PCC Dong, M., Li, Q., Zarchy, D., Godfrey, P. B., and Schapira, M. Pcc: Re-architecting congestion control for consistent high performance. In NSDI, volume 1, pp. 2, 2015. (PCC Allegro) [ 논문 ] Dong..