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Serverless 实战:用 20 行 Python 代码轻松搞定图像分类和预测

...、视频对象跟踪和图像预测训练。ImageAI 目前支持使用在 ImageNet-1000 数据集上训练的 4 种不同机器学习算法进行图像预测和训练。ImageAI 还支持使用在 COCO 数据集上训练的 RetinaNet 进行对象检测、视频检测和对象跟踪。最终,ImageA...

谁说RL智能体只能在线训练?谷歌发布离线强化学习新范式

...据集共包含 60 个雅达利游戏环境,谷歌宣称其大小约为 ImageNet 的 60 x 3.5 倍。 「异策略学习的潜力依然很诱人,但实现它的最佳方式依然是个谜。」—Sutton & Barto(两人为《强化学习导论》一书的作者) 多数强化学习...

揭开黑盒一角!OpenAI发布“显微镜”,可视化神经网络内部结构

...含了历史上重要且普遍研究的计算机视觉模型,如2012年ImageNet挑战赛冠军AlexNet,2014年的ImageNet冠军GoogleNet(又名Inception V1)和ResNet v2。 OpenAI Microscope 显微镜地址:https://microscope.openai.com/models 如上图所示,初始版本包含8个计...

PyTorch版EfficientDet比官方TF实现快25倍?这个GitHub项目数天狂揽千星

...致遵循单阶段检测器范式。谷歌大脑团队的研究者将在 ImageNet 数据集上预训练的 EfficientNet 作为主干网络,将 BiFPN 作为特征网络,接受来自主干网络的 level 3-7 特征 {P3, P4, P5, P6, P7},并重复应用自上而下和自下而上的双向特征融...

直接对梯度下手,阿里达摩院提出新型优化方法,一行代码即可替换现有优化器

...能够同时加速训练过程并增强泛化性能。 图 5:在 Mini-ImageNet 数据集上,训练损失(左)和测试准确率(右)曲线随训练 epoch 的变化情况。ResNet50 被用作 DNN 模型。进行对比的优化方法包括 BN、BN+GC、BN+WS 和 BN+WS+GC。 下表 3 ...

从入门到放弃:深度学习中的模型蒸馏技术

...t)从76.16提升到78.35,并超越教师网络ResNet152的78.31(Top-1 in ImageNet)。另外,这篇论文在通用分类、检测和分割三大基础任务上进行了实验。Heo等人先前在AAAI2019上提出基于激活边界(activation boundaries)的知识蒸馏[17]。 (ICCV 2019) Distilli...

火了这么久的 AI,现在怎么样了?

...像颜色的信息做分布,但这种方法的精度非常糟糕,如 ImageNet Top 5 只达到了 30%。到 2000 年初,大家开始基于局部的特征编码特征做图像的搜索和识别,精度达到了 70%。但是其中局部信息都是由人工确定,如果出现人没有见过...

谷歌提出“洗发水”二阶优化算法,Transformer训练时间减少40%

...损失。 洗发水也可以用在图像分类任务中。 作者还在ImageNet-2012数据集上训练了ResNet-50模型,结果比带动量的SGD收敛更快,但是训练损失与SGD相近,但是在测试集上的效果不如后者。 至于在泛化能力上的劣势,洗发水算...

【内含论文干货】让AI训练AI,阿里浙大 “AI训练师助手”成果被CVPR 2020接收

...得最优的迁移效果。 目前的模型选择通常是盲目地采用ImageNet的预训练模型。然而,ImageNet预训练的模型并不总是对所有任务产生令人满意的性能,特别是当任务与ImageNet数据上定义的任务有显著差异时。而模型微调时参数优化...

互联网上20大免费数据科学、机器学习和人工智能慕课

...的卷积神经网络,并将其应用于最大的图像分类数据集(ImageNet)。 荣誉提名 可汗学院 Kaggle课程 线性代数、微积分和神经网络的蓝色布朗本质 迈向数据科学学习部分 行动计划 在线学习数据科学有时很困难,...