1. 根本不知道 state-of-art 模型是什么,也不知道怎么检索或者没有检索的意识。 例:想强行套用mnist分类的方法来解决 image retrieval 问题。 2. 不想离开心理舒适区,而选择自己相对比较熟悉或容易上手的工具、库和模型。 譬如说因为喜欢用 Keras 或者 Keras 刚入门而只用网上找得到源码的基于 Keras 的模型。 3...
1.根本不知道state-of-art模型是什么,也不知道怎么检索或者没有检索的意识。 例:想强行套用mnist分类的方法来解决image retrieval问题。 2.不想离开心理舒适区,而选择自己相对比较熟悉或容易上手的工具、库和模型。 譬如说因为喜欢用keras或者keras刚入门而只用网上找得到源码的基于keras的模型。 3.或多或少知道state...
例:想强行套用mnist分类的方法来解决 image retrieval 问题。 2. 不想离开心理舒适区,而选择自己相对比较熟悉或容易上手的工具、库和模型。 譬如说因为喜欢用 Keras 或者 Keras 刚入门而只用网上找得到源码的基于 Keras 的模型。 3. 或多或少知道 state-of-art 模型的存在,但硬件条件有限,而选择对计算资源要求不...
“AI公司主要做企业服务,一个企业不会只要一个方向(的技术),他同时要NLP、视觉的时候不会找两家公司,因为他自己没法把两个技术融合在一起。” 因此刘云峰判断,未来头部AI公司一定是全栈AI公司,虽然会有最拿手的技术,但不会只布局一个领域的技术。 最后,本届比赛的数据集之后也会公开,或许这会是NLP领域下一个...
# create a learn object to quickly utilise state of the art # techniques from the fast ai library 创建学习对象之后(learn object),通过快速冻结前面网络层并微调后面网络层来解决问题: learn.freeze() # freeze layers up to the last one, so weights ...
1. 根本不知道 state-of-art 模型是什么,也不知道怎么检索或者没有检索的意识。 例:想强行套用mnist分类的方法来解决 image retrieval 问题。 2. 不想离开心理舒适区,而选择自己相对比较熟悉或容易上手的工具、库和模型。 譬如说因为喜欢用 Keras 或者 Keras 刚入门而只用网上找得到源码的基于 Keras 的模型。
参加kaggle比赛的最好最酷的事情之一就是它会促使人们得到新的SOTA结果(SOTA全称「state-of-the-art」,用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型)。 为了获得最佳成绩,必须尝试新事物,比如在arxiv查阅论文,寻找好的博客文章等等。 但是,仅仅了解新方法还不够,需要尝试一下。为某个新想法编写代码可能很...
paths(PATH)# create fast ai data object, in this method we use from_paths where# inside PATH each image class is separated into different folderslearn=ConvLearner.pretrained(model,data,precompute=True)# create a learn object to quickly utilise state of the art# techniques from the fast ai ...
雷锋网 AI 研习社按,本文作者dawnbreaker,首发于知乎,雷锋网 AI 研习社获其授权转载。 我从2017 年年初开始接触 Kaggle。曾翻阅知乎上很多关于 Kaggle 的回答和文章,然而逐渐发现大部分文章中提到的经验和技巧是针对传统 machine learning 类比赛的,对计算机视觉类的比赛并不适用。此刻已是 2018 年 6 月,我也参加...
PATH)# create fast ai data object, in this method we use from_paths where # inside PATH each image class is separated into different folderslearn = ConvLearner.pretrained(model, data, precompute=True)# create a learn object to quickly utilise state of the art# techniques from the fast ai ...