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作者 catxfish 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共21則

限定看板：DataScience

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[問題] 一張圖片隨機亮度

[ DataScience ]14 留言, 推噓總分: +9

作者: CPU100 - 發表於 2020/03/04 11:47(5年前)

7^F→catxfish: 資料增強用一下現成的庫吧 albumentations/imgaug03/06 08:16

[問題] 遷移學習如何不破壞在原問題上學習的成果

[ DataScience ]31 留言, 推噓總分: +4

作者: karco - 發表於 2020/02/06 23:54(5年前)

29^F→catxfish: 在訓練樣本的抽樣上多下功夫比較實際吧02/14 00:56

30^F→catxfish: 一般分類器用不平衡的訓練樣本怎麼可能會有好效果呢02/14 01:01

[問題] CNN影像分類問題(背景類)

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +3

作者: selfhiding - 發表於 2019/11/28 15:41(6年前)

6^F→catxfish: 我的猜測這種講法是在說train到背景那類時就只更新FC層11/29 01:04

7^F→catxfish: 不讓背景那類去影響前方feature extractor的權重11/29 01:04

8^F→catxfish: 不過我覺得你應該先釐清是不是樣本不平均問題...11/29 01:06

[問題] 通用人工智慧現在缺的是什麼？

[ DataScience ]32 留言, 推噓總分: +13

作者: dharma - 發表於 2019/11/19 17:17(6年前)

3^F→catxfish: 做不出通用人工智慧是因為我們也不了解什麼是智慧11/19 20:11

4^F→catxfish: 現在成果是用數據堆起來的但生物的學習似乎不是這回事11/19 20:13

[問題] GAN訓練時batch的實作請教

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +1

作者: PyTorch - 發表於 2018/05/22 19:35(7年前)

3^F→catxfish: 通常會用相同數目的real image跟fake image去訓練05/22 22:48

4^F→catxfish: 直接參考的實作預設是用64+6405/22 22:50

5^F→catxfish: 直接亂數64個latent產生64個fake image進discriminator05/23 00:33

6^F→catxfish: 不用重新產生直接用同一組去算兩個的loss function05/23 00:36

7^F→catxfish: G是64個input D是128個input 不過其實這些你都可以調整05/23 00:38

8^F→catxfish: 但我以前測試最需要調整的是learning rate05/23 00:39

9^F→catxfish: batch size反而還好05/23 00:39

10^F→catxfish: 話說pytorch github example裡面就有DCGAN啊 XD05/23 00:49

[問題] DCGAN的generator使用relu非leaky的原因

[ DataScience ]11 留言, 推噓總分: +2

作者: CVPR - 發表於 2018/05/19 17:56(7年前)

10^F→catxfish: 以前試是覺得都差不多都不夠清晰05/21 17:51

11^F→catxfish: 而且training set的品質影響很大要花時間篩選05/21 17:52

[問題] 機器學習在動漫的應用

[ DataScience ]16 留言, 推噓總分: +3

作者: CVPR - 發表於 2018/05/13 18:15(7年前)

13^F→catxfish: 比較想詢問二次元的Dataset是不是自行蒐集比較多啊?05/14 11:39

[問題] 深度學習硬體需求

[ DataScience ]24 留言, 推噓總分: +8

作者: Aiuddy - 發表於 2018/04/04 21:12(7年前)

21^F→catxfish: 其實只是初學的話可以先用CPU版本跑MNIST的範例看看04/05 23:25

22^F→catxfish: 真的想玩比較大的專案再來換硬體也不遲04/05 23:27

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