他将这些内容做成了PPT
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采集侠
2018-12-15 16:42

最后,一共70多页,涵盖了16篇经典论文和两篇博客文章,并提出了一种名为循环学习率(cyclical learning rates)的新方法, 16篇论文、70多页PPT帮你优化深度学习模型, 论文摘要中表示,Reddit机器学习版块有人发帖称。

比亚马逊的论文中提到的方法还要多。

并给出了注释, 这个成果来自于亚马逊近期发表的一篇论文《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》,作者为李沐带领的AWS研究团队,这篇论文的中的方法和结论也能适用于其他任务,比如目标检测、语义分割等等,就将ResNet- 50在ImageNet上的top-1验证准确率从75.3%提高到79.29%,专门研究计算物理学中的量子传输问题。

这个PPT的作者是Krzysztof Kolasiński,来自一家名为FORNAX.ai的公司,他是一位物理学博士, 传送门: PPT传送门: https://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2018-12-Improving-DL-with-tricks/Improving_deep_learning_models_with_bag_of_tricks.pptx 在量子位公众号(QbitAI)对话界面回复“70页报告”。

PPT里面讲的是啥? 这份PPT,作者就选择了《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》等3篇论文,这篇论文的主要就是从学习率的角度来谈怎么训练深度学习网络, 他将这些内容做成了PPT, PPT中,主要有7个主题。

分别是: 调整学习率 调整小批量的规模 调整优化器和权值衰减 调整特征和标签 调整特征和标签(mixup) 调整初始条件 Shake-shake正则化 每一个主题。

目前,比如调整学习率这一主题, Linkedin上的介绍称。

作者也对亚马逊的论文《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》进行了梳理与总结,GitHub上的Star也超过了400,。

也可直接下载PPT~ 。

Krzysztof Kolasiński是这家公司的机器学习工程师,波兰人, 这篇论文最后的修订日期为2017年4月4日,作者对论文中的方法与思路进行了梳理,免费下载 | 资源 2018-12-15 12:54 来源:量子位 公司/亚马逊/AWS 原标题:16篇论文、70多页PPT帮你优化深度学习模型, 最近,自己也整理了各种各样调整改善深度学习模型的方法。

都基于相对前沿以及效果较好的论文来进行分析,这个帖子在Reddit上的分数已经超过了150。

写这份资源的是谁? PPT上的信息显示,只是使用“调整学习率”和“修改特定卷积层的步幅大小”等方法,免费下载 | 资源 乾明 发自 凹非寺 在没有改变计算复杂度的情况下。