01 2021 档案
摘要：继续上一篇的内容,上一篇讲解了Bootstrap Your Onw Latent自监督模型的论文和结构： https://juejin.cn/post/6922347006144970760 现在我们看看如何用pytorch来实现这个结构，并且在学习的过程中加深对论文的理解。 github：http
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摘要：文章原创自微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄 联系方式：微信cyx645016617 本篇文章主要讲解两个无监督2020年比较新比较火的论文： 论文名称：“Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learnin
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摘要：这本书共112页，内容不多，偏向于工程向，有很多不错的细节，在此记录一下。 0 书籍获取 关注微信公众号“机器学习炼丹术”，回复【MLY】获取pdf 1 测试集与训练集的比例 2 误差分析 误差分析我感觉是一个成熟的AIer必备的能力。俗话说数据决定准确率的上线，模型只是在逼近这个值。模型效果的提升
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摘要：文章转自：同作者个人微信公众号【机器学习炼丹术】。欢迎交流沟通，共同进步，作者微信：cyx645016617 论文名称：‘Dilated Residual Networks’ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1705.09914.pdf 0 综述 这篇文章的最大特色自然是提出了
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摘要：文章转自：同作者微信公主号【机器学习炼丹术】。欢迎交流，共同进步。 论文名称：SER-FIQ: Unsupervised Estimation of Face Image Quality Based on Stochastic Embedding Robustness 论文链接：https://ar
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摘要：主题列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable, mk-c
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摘要：文章转自微信公众号：【机器学习炼丹术】 参考目录： 论文名称：“Non-local Neural Networks” 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 首先，这个论文中的模块，叫做non-local block，然后这个思想是基于NLP中的self
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