该文是CMU的Zhiqiang Shen提出的一种提升标准ResNet50精度的方法,它应该是首个将ResNet50的Top1精度刷到80%+的(无需额外数据,无需其他tricks,无需网络架构调整)。该文对于研究知识蒸馏的同学应该是有不少可参考的价值,尤其是里面提到的几点讨论与结论,值得深思。 paper: https://arxiv.org/abs/2009.08453 code...
PyHealth (链接) 致力于简化医疗健康数据上的机器学习建模,由CMU、IQVIA、UIUC联合开发,稍后也会被用于UIUC和Gatech的相关深度学习课程中。在很多场景下情只需要几行代码就可以完成常见的医疗检测任务,比如疾病类型诊断、死亡结果预测(mortality prediction)等。PyHealth支持各类传统及深度学习模型,从标准的LSTM到更新的Dipol...