素晴らしい学習フィネチューンの経験
このリポジトリには、パラメーターFinetuneに関する経験だけでなく、Kaggleやその他の競技でのモデルアンサンブル（ブースト、袋詰め、スタッキング）などの他の実践的な経験も含まれています。
ようこそプルリクエスト！
一般的な
- 私のニューラルネットワークは機能していません！どうすればいいですか？
- WilliamFalcon/Deeprlhacks：DeepRL BootcampでのJohn SchulmanのレッスンからRLシステムをトレーニングするためのハッキング（2017年8月）
- 深い学習におけるコード効率の問題に関する簡単な議論
コース
- データサイエンスコンペティションに勝つ方法：トップカグラーから学ぶ| Coursera
スタッキングとブースト＆アンサンブル
- モデル融合法の概要| Zhihu列
- Kaggleの最初のゲームで上位10％を入力する方法|ウィル
- Pythonでのアンサンミング/スタッキングの紹介| Kaggle
- 統合学習を理解するための1つの記事（学習リソースを使用）|データ木
ハイパーパラメーター検索
- Scikit-Learn HyperParameter検索ラッパー| Skopt APIドキュメント
ガン
- 生成的敵対的なネットワークレビュー：アーキテクチャからトレーニングスキルまで、このペーパーを読むのに十分です|ハートオブマシン[オリジナル英語]
コンピュータービジョン
画像分類
- [CVPR 2017] CVPR2017でのスクイーズアンドエクスカテートネットワーク（ILSVRC 2017勝者）
- 列| Momentaは、2017年のチャンピオンシップアーキテクチャセネットについて説明しています
- [公正2017]正確で大型ミニバッチSGD：1時間でイメージネットのトレーニング
- Kaggle Invasive種モニター競争：3位のソリューションの概要
マルチラベル分類
- Kaggle Amazon Championshipインタビュー：タグの関連性を使用して分類の問題に対処する| lei feng.com
検出
- Tianchi Medical AIコンペティションシーズン1 Yiyuan Intelligent_HKBUチームランク7ソリューション（コードを含む）[コード]
映画の説明
- [LSMDC 2016] 1位：強力な表現と単純な近隣アプローチを組み合わせたビデオ説明。 Gil Levi、Dotan Kaufman、Lior Wolf（Tel Aviv University）、Tal Hassner（南カリフォルニア大学）[スライド]
映画の注釈と検索
- [LSMDC 2016] 1位：セマンティックな注意を払ったビデオキャプションおよび検索モデル。 Youngjae Yu、Hyungjin Ko、Jongwook Choi、Gunhee Kim（ソウル国立大学）[スライド]
- [LSMDC 2016] 2位：強力な表現と単純な近隣アプローチを組み合わせたビデオ説明。ギル・レヴィ、ドタン・カウフマン、リオール・ウルフ（テルアビブ大学）、タル・ハスナー（南カリフォルニア大学）
映画の詰め物
スピーチ
- 10686 A CTC-RNNパラメーター調整エクスペリエンス| Zhihu列
機能エンジニアリング
