首页
查找话题
首页
如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION?
如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION? 第1页
1
eric314 网友的相关建议:
Mixup超好用的,轻松提高一个点,参见我们的paper:
https://
arxiv.org/abs/1812.0118
7v2
如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION? 的其他答案 点击这里
1
相关话题
石头和塑料袋对于计算机传感器的差别在于什么?为什么无人驾驶系统会依然存在对周围环境的误判?
如何评价Kaiming He的Momentum Contrast for Unsupervised?
有哪些比较好的元学习(meta learning)领域的学习资源?
对于神经网络,硕士博士不需要弄明白原理,只需要应用,是这样吗?
为什么最近几年 FPGA 变得越发受大家重视了?
CVPR 2018 有什么值得关注的亮点?
2019年,计算机视觉领域,你推荐哪些综述性的文章?
为什么ViT里的image patch要设计成不重叠?
如何评价Google最新提出的gMLP:MLP模型在CV和NLP任务上均取得较好的效果?
在CV/NLP/DL领域中,有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法?
前一个讨论
据说大型芯片有几十亿个晶体管,一个都容不得出错,但为何芯片可靠性还这么高?
下一个讨论
银河系是否也可能在围绕某个天体运动?
相关的话题
有没有必要把机器学习算法自己实现一遍?
如何评价 DeepMind 新提出的关系网络(Relation Network)?
如何评价最近火热的对比学习,会引领预训练模型新的范式嘛?
为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加?
你所在的研究领域里,有哪些工作的结果虽然不是造假,但是是精挑细选出来的?
2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow、MXNet有何优势?
如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION?
深度学习应用在哪些领域让你觉得「我去,这也能行!」?
TensorFlow 有哪些令人难以接受的地方?
人工智能在生活中的应用都有哪些?
神经网络中 warmup 策略为什么有效;有什么理论解释么?
深度学习对图像的处理,为什么大多基于RGB,而没有其他色彩空间,比如HSV?
如何直观地解释 backpropagation 算法?
人工智能的意义和价值是什么?
如何评价贾扬清离职 Facebook?
硕士方向,选择迁移学习还是自然语言处理?
为什么谈论深度学习工具时,很少有人讨论matlab的神经网络工具包?
神经网络训练多个epoch,写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗?
为什么 BERT 的 intermediate_size 这么大?
神经网络为什么可以(理论上)拟合任何函数?
有什么深度学习数学基础书推荐?
如何评价Google提出的MLP-Mixer:只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA?
旷视(Face++)完成C轮1亿美元融资,是否说明旷视已经进入独角兽阵营?
学生网络用知识蒸馏损失去逼近教师网络,如何提高学生网络的准确率?
NLP领域,你推荐哪些综述性的文章?
为什么学习深度学习感觉无法入门?
计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法?
如何看待阿里巴巴提出的 FashionAI 比赛?
2021年,作为算法工程师的你们会在CV业务落地上用Transformer吗?
低分辨率图像相对于高分辨率图像在CNN中缺失了哪些特征?
服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
© 2025-02-27 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2025-02-27 - tinynew.org. 保留所有权利