1.Kaggle比赛成绩对名企面试有用 参加Kaggle比赛对面试Google、Facebook和Microsoft这类科技公司有帮助，因...
又比如,kaggle上有个300G的数据,我没法下载到本地电脑,想直接在kaggle上进行预处理,把他处理一下做成dataset(kaggle的一个功能,不是pytorch的dataset),方便自己和别人使用,怎么方便快捷的完成呢?再比如,不是每个小白都有显卡的,而kaggle和colab同属于google的产品,如何让两者进行联动以更好的助小白完成比赛;trick篇,...
例2:一个叫 Eric 的 Kaggler,用 5 个无 GPU 的电脑跑 PyTorch,Google Landmark Recognition Challenge 中获得 28th/483 排名。参见I enjoyed this competition: Feedback from a newbie! 例3:一个 ID 为 ImageRecog 的 Kaggler,声称用笔记本打比赛,在 Google Landmark Retrieval Challenge 中赢得季军。(不确...
是Kaggle上另一种引人注目的竞赛类型。这类竞赛的问题往往更加实验性，需要参赛者进行深入的数据探索和模型构建。例如，“Right Whale Recognition”竞赛要求参赛者从航空照片中识别出濒临灭绝的露脊鲸，而“Large Scale Hierarchical Text Classification”竞赛则挑战参赛者将维基百科分类成300,000个类别。此外，参与Kaggle竞...
Pytorch-Facial-Expression-Recognition This trained model recevies a colorful or grey image of an face and predicts emotion portrays in it. The availbe emotions are: Happy Sad Disgust Neutral Suprise Fear Angry In training of this model these resources and technologies were used: Pytorch framework ...
Google Landmark Recognition 2020 In this landmark recognition challenge, the team had to build models that recognize the correct landmark (if any) in a dataset of complicated test images. This is easier said than done, given landmark recognition contains a much larger number of classes. For ...
作者定义了 Distilroberta 模型的训练和推断过程,通过调用 Hugging Face 的 Transformers 库提供的Trainer类来管理这些任务,同时利用了AutoTokenizer的功能,自动匹配适合的模型。 标签预测阶段使用了激活函数Sigmoid,它的梯度相对平滑,有助于更稳定的模型训练,同时确保输出在[0, 1]范围内,避免了预测值的爆炸。
research has been done compared to other areas,” said Henkel, who worked on the competition with Darragh Hanley, senior researcher at AI solutions company DoubleYard. “While normally you’d be working in computer vision, speech recognition or speech-to-text, this falls somewhere in between.”...
Kaggle的竞赛由各大企业和研究机构发布,通过竞赛奖励的方式向全球征集解决方案。这种众包的方式非常有助于解决建模问题,许多知名科技公司,如Google、Facebook和Microsoft,都曾在Kaggle上举办过数据挖掘比赛。 Kaggle赛事流程 报名时间 即时参赛,全年都有,学生们可以自由选择 ...
Kaggle:https://www.kaggle.com/jangedoo/utkface-new dataset:https://susanqq.github.io/UTKFace/2 万张单人脸图片,覆盖 5 个人种,0-116 岁区间。原始数据 1.3GB,cropped 后 107MB。本文使用cropped后的数据集。 参考论文:Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional ...