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作者 kyushu 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共12則

限定看板：DataScience

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[ DataScience ]20 留言, 推噓總分: +10

作者: wargods8402 - 發表於 2019/07/17 13:06(6年前)

19^F推kyushu: data analysis，data preprocessing, data augmentation07/18 08:47

20^F→kyushu: 都是重要的一環，建議好好的理解一遍吧07/18 08:47

[ DataScience ]17 留言, 推噓總分: +6

作者: sssh - 發表於 2019/07/15 08:31(6年前)

3^F推kyushu: 要直覺的說，就是越靠近input 端的layer學習到的是越低階07/15 19:48

4^F→kyushu: 的特徵，越靠近loss端的layer是越高階的特徵07/15 19:48

[ DataScience ]8 留言, 推噓總分: +6

作者: f496328mm - 發表於 2019/02/20 21:44(6年前)

2^F推kyushu: 推02/21 08:34

[ DataScience ]22 留言, 推噓總分: +5

作者: oe725 - 發表於 2019/01/10 23:27(7年前)

9^F推kyushu: 以yolo來說，non-object 就是negative了01/11 19:25

10^F推kyushu: 你用yolo3，基本上小物件的準確率會比較好，trainging跟in01/11 19:29

11^F→kyushu: ference用608或544的size對小物件也會有所提升01/11 19:29

[ DataScience ]14 留言, 推噓總分: +8

作者: YoursEver - 發表於 2018/12/17 18:51(7年前)

1^F推kyushu: 1080 or 2080應該250w，power 至少要1600w12/17 19:27

3^F→kyushu: 單純做 dl training server 64G RAM 是ok12/17 19:28

4^F推kyushu: 一辦server有類似 gpu kit 的套件，裡頭包含風扇跟風路套12/17 19:32

5^F→kyushu: 件，如果你會長時間使用，建議放冷氣房12/17 19:32

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