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作者 wrt 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共18則

限定看板：DataScience

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[情報] dropout

[ DataScience ]14 留言, 推噓總分: +2

作者: patrick2dot0 - 發表於 2019/06/27 15:14(4年前)

1^F→wrt: 不會有影響啊，頂多專利無效官司06/27 16:14

[問題] 推文機器人

[ DataScience ]22 留言, 推噓總分: +4

作者: ejocj84 - 發表於 2019/05/01 21:20(5年前)

11^F→wrt: 你可以看看app store那些洗評價機器人05/02 18:23

Fw: [徵才] 仁寶電腦-深度學習工程師

[ DataScience ]9 留言, 推噓總分: +1

作者: nonname - 發表於 2019/04/25 17:36(5年前)

3^F→wrt: 期待樓上畢業之後出去工作10年04/26 13:06

Re: [問題] logistic regression vs SVM

[ DataScience ]8 留言, 推噓總分: +4

作者: peter308 - 發表於 2018/12/13 11:51(5年前)

4^F→wrt: FC+L2 loss=SVM?12/14 12:16

[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(5年前)

18^F→wrt: 論文多讀一點可以發現其實蠻多人在用組合模型11/03 01:51

19^F→wrt: 只是準確率提升但是速度很慢11/03 01:51

Re: [問題] convolution with stride VS. pooling

[ DataScience ]24 留言, 推噓總分: +5

作者: robert780612 - 發表於 2018/06/26 10:58(5年前)

9^F→wrt: 這樣比較不準唷06/28 10:31

10^F→wrt: 你應該把MAC一起算進去06/28 10:31

11^F→wrt: 畢竟你conv+stride和conv+pool運算量不一樣06/28 10:31

12^F→wrt: 再來是用conv+stride就沒辦法享受到06/28 10:31

13^F→wrt: FFT或winograd等等的加速了06/28 10:31

14^F→wrt: 另外acc loss的問題都可以靠調整超參數或模型補回06/28 10:31

15^F→wrt: 不過如果沒有使用進階的FFT加速或是winograd06/28 10:54

16^F→wrt: 就大方使用conv+stride吧06/28 10:54

22^F→wrt: 因為FFT就是在data分享下加速07/01 18:07

23^F→wrt: 如果有stride，那共享的data會變少，就影響加速07/01 18:07

[問題] convolution with stride VS. pooling

[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +2

作者: Haikyuu - 發表於 2018/06/18 03:58(5年前)

4^F→wrt: 建議conv不要加stride，這是運算速度考量。06/18 13:41

5^F→wrt: 相同效果用pooling只要參數調好，並不會有loss。06/18 13:41

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