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<청취 후기>
제목: A Scalable Continuous-Time Survival Model through Numerical Quadrature
본 연구는 일반적인 신경망 백본이 시간에 따라 달라지는 위험 패턴을 효과적으로 반영할 수 있도록 시간 조건부 저랭크 적응(Time-conditioned LoRA)을 제안한다. 입력 시간에 따라 LoRA의 저랭크 가중치 업데이트를 동적으로 조절함으로써, 전체 모델 파라미터를 크게 증가시키지 않고도 비정상적인 시간적 변화를 학습한다. 기존 백본을 효율적으로 연속시간 생존분석에 적용할 수 있도록 설계했다는 점에서 인상적이었다.

<학회 후기>
IBC 학회를 통해 의료 도메인에서 수행되는 다양한 연구를 접할 수 있어 흥미로웠다. 평소 접하기 어려웠던 새로운 도메인의 연구 아이디어와 발표를 들으며 연구의 시야를 넓힐 수 있었다. 이러한 기회를 마련해 주신 교수님께 감사드린다.