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作者 Mchord 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共85則

限定看板：DataScience

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[討論] 現在CNN架構對scale變化的解法？

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +3

作者: PyTorch - 發表於 2019/07/31 20:45(6年前)

6^F→Mchord: Convolution本身就不可能scale invariant, 都是拿model ca08/02 08:27

7^F→Mchord: pacity去換來的08/02 08:27

[問題] 中文版雜誌討論AI、大腦、思考...

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +4

作者: dharma - 發表於 2019/03/19 23:52(6年前)

9^F→Mchord: 中文的話推薦知乎看paper review，機器之心看新消息03/26 22:13

[問題] 類神經網路權重設定

[ DataScience ]21 留言, 推噓總分: +5

作者: tigerbojo - 發表於 2019/03/26 17:12(6年前)

2^F→Mchord: 經驗法則03/26 22:12

[問題]想跑DL(Tensorflow)此GPU條件是否可行?

[ DataScience ]33 留言, 推噓總分: +16

作者: kumokochiu - 發表於 2019/01/23 16:42(7年前)

18^F→Mchord: gpu的ram影響的不是速度吧…時脈跟cuda core數才是01/24 07:26

19^F→Mchord: gpu ram主要影響可以用的model大小，包含input尺寸以及bat01/24 07:29

20^F→Mchord: ch size。01/24 07:29

21^F→Mchord: 跑不動頂多跳OOM就是了，不會壞掉。01/24 07:32

24^F→Mchord: 原po不是在問跑不跑得動嗎？訓練速度也不是batch大就一定01/24 23:58

25^F→Mchord: 最快，所需update次數少跟整體訓練時間是不一樣的意義。01/24 23:58

[問題] object detect(YOLO)相關問題

[ DataScience ]22 留言, 推噓總分: +5

作者: oe725 - 發表於 2019/01/10 23:27(7年前)

21^F→Mchord: 根據ssd的random crop規則，每個被切到的東西都不能被切01/24 07:36

22^F→Mchord: 掉太多，否則不採用，再重新切過。01/24 07:36

[問題] false postive 太大

[ DataScience ]3 留言, 推噓總分: 0

作者: lunashining - 發表於 2018/11/20 11:41(7年前)

1^F→Mchord: 你的敘述很亂，不太容易理解，如果你是說data augmentatio11/29 21:49

2^F→Mchord: n後標記出現雜點那是不該發生的11/29 21:49

[問題] 顯存不足內存來湊

[ DataScience ]25 留言, 推噓總分: +12

作者: Fordevoted - 發表於 2018/11/29 21:31(7年前)

3^F→Mchord: 2G也只能跑入門範例吧，確定要做的話顯卡錢是最不能省的11/29 21:46

[問題] 大型(高記憶體)網路訓練

[ DataScience ]12 留言, 推噓總分: +4

作者: kaltu - 發表於 2018/11/03 20:35(7年前)

1^F→Mchord: 3D data還是做2D convolution的話，也只有第一層跟輸出層11/03 22:02

2^F→Mchord: 參數量有影響11/03 22:02

[問題] 多個模型比較問題

[ DataScience ]36 留言, 推噓總分: +8

作者: kero961240 - 發表於 2018/11/02 21:25(7年前)

1^F→Mchord: 感覺這種做法會產生很強的bias，搞不好的東西更加搞不好11/02 22:09

32^F→Mchord: 如果你真想要增加偽標籤，用這三者產出soft-label可能還安11/03 19:41

33^F→Mchord: 全一點11/03 19:41

[問題] 3x3 Martix Regression

[ DataScience ]6 留言, 推噓總分: 0

作者: abc95007 - 發表於 2018/11/01 15:04(7年前)

2^F→Mchord: 確認過training狀況了嗎, training loss curve要優先學會11/01 23:27

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