Переосмысление масштабирования модели для сверточных нейронных сетей 1. Введение В исследовательской статье Переосмысление масштабирования модели для сверточных нейронных сетей представлено семейство архитектуры EfficientNet. В статье они систематически изучают масштабирование модели и определяют, что тщательная балансировка глубины, ширины и разрешения сети может привести к лучшим результатам. В документе представлен метод составного масштабирования, который равномерно..

Вдохновленный yoona.ai, стартапом, который изменит подход модных компаний к дизайну в будущем ( Часть 1 и Часть 2 ). из-за них я начал глубже погружаться в машинное обучение, глубокое обучение,… искусственный интеллект, и я все еще не знаю, какое модное слово. Я инженер, и это означает, что я должен запачкать руки. В конце моего проекта я хочу иметь возможность тренировать свой собственный GAN и генерировать вещи, которых (пока) не существует. GAN нужно много входных данных, если..

Авторы: Майтрейя Венкатасвами Адриан Лам Натаниэль Ланье Построение конвейера увеличения данных Одним из самых больших шагов, которые мы предприняли для повышения производительности во время обучения, является использование увеличения данных. Увеличение данных — это процесс внесения изменений в обучающие данные в режиме реального времени во время обучения с целью создания новых «синтетических» точек данных. Это эффективно увеличивает размер обучающих данных, что важно в глубоком..

В этой серии постов я расскажу о некоторых современных приемах, разработанных в последнее время, чтобы выиграть хакатон по классификации изображений. Традиционно мы всегда полагались на ванильные архитектуры CNN для выполнения классификации изображений. Однако это займет у вас лишь полпути в таблице лидеров. Чтобы добраться до вершины, потребуется что-то особенное. Если вы недавно просматривали списки лидеров Kaggle, первые 10 процентилей сражались в диапазоне 0,0001–0,001 балла...