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免费下载!16篇论文,70页的PPT帮助您优化深度学习模型

    前明量子比特报告.| Public QbitAI采用“调整学习速率”和“修改特定卷积层步长”的方法,在不改变计算复杂度的前提下,将ImageNet上ResNet-50的前1位验证精度从75.3%提高到79.29%。这些结果来自最近由AWS研究小组李木领导的亚马孙论文《卷积神经网络图像分类技巧袋》。论文文摘表明,本文的方法和结论也可以应用于其他任务,如目标检测、语义分割等。最近,Reddit机器学习部分的一些人发表文章说,他们已经找出多种方法来调整和改进深度学习模型,比亚马逊的论文提到的更多。他把内容做成PPT,一共70多页,覆盖了16篇经典论文和两篇博客文章。目前,这个帖子在Reddit上的得分超过150分,在GitHub上的Star上的得分超过400分。PPT谈论什么?该PPT具有七个主题:调整学习速率以调整小批量调整优化器、权重衰减调整特征、标签调整特征和混合调整初始条件抖动正则化。每个主题都是根据相对先进和有效的论文来分析的。例如,在调整学习率的主题上,作者选择了三篇论文,如训练神经网络的循环学习率。本文的最后修订日期是2017年4月4日。本文主要从学习速率的角度探讨如何培养深层学习网络,并提出了一种称为循环学习速率的新方法。在PPT中,作者梳理了本文的方法和思路,并给出了注释。最后,作者总结了Amazon的卷积神经网络图像分类的技巧袋。谁写的这个资源?关于PPT的信息表明,PPT的作者是Krzysztof Kolasiqiski,来自FORNAX公司。人工智能。根据Linkedin的说法,Krzysztof Kolasiski是公司的一名波兰机器学习工程师。他是物理学博士,专门研究计算物理学中的量子传输。门户:PPT门户:https://github.com/kmkolasinski/.-.-notes/blob/master/seminars/2018-12-Impro.-DL-with-tricks/Impro._._._._with_._of_tricks.pptx回复QbitAI对话界面中的“70页报告”,或者直接下载PPT~-.-.ly招聘量子位给编辑器/记者,工作p花边它在北京中关村。期待有才华和热情的学生加入我们!有关详细信息,请回复QbitAI对话界面中的“招聘”一词。量子位QbitAI。标题作者\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\