ประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม-เรียนรู้
ที่เก็บนี้ไม่เพียง แต่มีประสบการณ์เกี่ยวกับพารามิเตอร์ finetune แต่ยังมีประสบการณ์ในการปฏิบัติอื่น ๆ เช่นชุดโมเดล (การเพิ่มการบรรจุถุงและการซ้อน) ใน Kaggle หรือการแข่งขันอื่น ๆ
ยินดีต้อนรับคำขอดึง!
ทั่วไป
- เครือข่ายประสาทของฉันไม่ทำงาน! ฉันควรทำอย่างไร?
- Williamfalcon/Deeprlhacks: แฮ็คสำหรับการฝึกอบรมระบบ RL จากบทเรียนของ John Schulman ที่ Deep RL Bootcamp (ส.ค. 2017)
- การอภิปรายสั้น ๆ เกี่ยวกับปัญหาประสิทธิภาพของรหัสในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
คอร์ส
- วิธีชนะการแข่งขันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: เรียนรู้จาก Kagglers ชั้นนำ | Coursera
การซ้อนและการเพิ่ม & Ensemble
- ภาพรวมของวิธีการฟิวชั่นแบบจำลอง | คอลัมน์ Zhihu
- วิธีเข้าสู่ 10% อันดับต้น ๆ ในเกมแรกของ Kaggle | วิล
- บทนำสู่วงดนตรี/ซ้อนใน Python | Kaggle
- บทความหนึ่งที่เข้าใจการเรียนรู้แบบบูรณาการ (พร้อมแหล่งเรียนรู้) | ข้อมูล thu
การค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์
- Scikit-learn hyperparameter wrapper | เอกสาร Skopt API
กาน
- การทบทวนเครือข่ายฝ่ายตรงข้าม: จากสถาปัตยกรรมไปจนถึงทักษะการฝึกอบรมมันเพียงพอที่จะอ่านบทความนี้ | Heart of Machine [Original English]
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
การจำแนกรูปภาพ
- [CVPR 2017] เครือข่าย Squeeze-and-Excitation (ผู้ชนะ ILSVRC 2017) ที่ CVPR2017
- คอลัมน์ | Momenta อธิบายสถาปัตยกรรมแชมป์ปี 2017 Senet
- [Fair 2017] Minibatch ขนาดใหญ่ที่แม่นยำ SGD: การฝึกอบรม Imagenet ใน 1 ชั่วโมง
- Kaggle Invasive Species Monition การแข่งขัน: ภาพรวมการแก้ปัญหาอันดับที่ 3
การจำแนกประเภทหลายฉลาก
- การสัมภาษณ์ Kaggle Amazon Championship: การใช้ความเกี่ยวข้องกับแท็กเพื่อจัดการกับปัญหาการจำแนกประเภท | lei feng.com
การตรวจจับ
- การแข่งขัน Tianchi Medical AI Season 1 Yiyuan Intelligent_Hkbu ทีม Rank7 Solution (รวมถึงรหัส) [รหัส]
คำอธิบายภาพยนตร์
- [LSMDC 2016] อันดับที่ 1: คำอธิบายวิดีโอโดยการรวมการเป็นตัวแทนที่แข็งแกร่งและวิธีการใกล้เคียงที่ใกล้ที่สุด Gil Levi, Dotan Kaufman, Lior Wolf (มหาวิทยาลัยเทลอาวีฟ), Tal Hassner (มหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย) [สไลด์]
คำอธิบายประกอบภาพยนตร์และการดึงข้อมูล
- [LSMDC 2016] อันดับที่ 1: วิดีโอคำบรรยายภาพและการดึงข้อมูลด้วยความสนใจทางความหมาย Youngjae Yu, Hyungjin Ko, Jongwook Choi, Gunhee Kim (มหาวิทยาลัยแห่งชาติโซล) [สไลด์]
- [LSMDC 2016] สถานที่ที่ 2: คำอธิบายวิดีโอโดยการรวมการเป็นตัวแทนที่แข็งแกร่งและวิธีการใกล้เคียงที่ใกล้ที่สุด Gil Levi, Dotan Kaufman, Lior Wolf (มหาวิทยาลัยเทลอาวีฟ), Tal Hassner (มหาวิทยาลัยเซาเทิร์นแคลิฟอร์เนีย)
ภาพยนตร์เติมเต็มในช่องว่าง
[LSMDC 2016] อันดับที่ 1: วิดีโอคำบรรยายภาพและการดึงข้อมูลด้วยความสนใจทางความหมาย Youngjae Yu, Hyungjin Ko, Jongwook Choi, Gunhee Kim (มหาวิทยาลัยแห่งชาติโซล)
[LSMDC 2016] อันดับที่ 2: วิดีโอเติมในช่องว่างด้วยการรวม LSTMS Amir Mazaheri, Dong Zhang, Mubarak Shah (มหาวิทยาลัย Central Florida)
คำพูด
- 10686 ประสบการณ์การปรับพารามิเตอร์ CTC-RNN | คอลัมน์ Zhihu
วิศวกรรมคุณลักษณะ
