会员服务
基于Amos优化器思想推导出来的一些“炼丹策略”
基于Amos优化器思想推导出来的一些“炼丹策略”
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年11月24日
我是如何从头开始写一篇顶级论文的
我是如何从头开始写一篇顶级论文的
机器之心
0+阅读 · 2022年9月19日
全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization) — Part 1
全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization) — Part 1
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年5月25日
「持续学习」最新综述论文，29页pdf阐述最新方法体系
「持续学习」最新综述论文，29页pdf阐述最新方法体系
专知
8+阅读 · 2021年4月22日
ECCV2020经典之作 | Residual Continual Learning（文末附论文下载）
ECCV2020经典之作 | Residual Continual Learning（文末附论文下载）
计算机视觉战队
3+阅读 · 2020年10月31日
突破模糊定性分析，批归一化和权重衰减的球面优化机制
突破模糊定性分析，批归一化和权重衰减的球面优化机制
PaperWeekly
0+阅读 · 2020年10月25日
混合精度: 4分钟训练ImageNet
混合精度: 4分钟训练ImageNet
AINLP
0+阅读 · 2020年10月9日
ECCV2020又一经典之作 | Residual Continual Learning（文末附论文下载）
ECCV2020又一经典之作 | Residual Continual Learning（文末附论文下载）
计算机视觉战队
1+阅读 · 2020年9月19日
L2正则没有想象那么好？可能是“权重尺度偏移”惹的祸
L2正则没有想象那么好？可能是“权重尺度偏移”惹的祸
PaperWeekly
0+阅读 · 2020年8月26日
干货！仅有 100k 参数的高效显著性检测方法
干货！仅有 100k 参数的高效显著性检测方法
CSDN
1+阅读 · 2020年7月11日
直播 | 旷视研究院最新理论成果：批归一化和权重衰减的球面优化机制
直播 | 旷视研究院最新理论成果：批归一化和权重衰减的球面优化机制
PaperWeekly
1+阅读 · 2020年7月9日
单GPU用CIFAR10训练达到94%只要26秒的秘密
单GPU用CIFAR10训练达到94%只要26秒的秘密
AI前线
2+阅读 · 2019年9月2日
谷歌实习生新算法提速惊人！BERT训练从三天三夜，缩短到一个小时
谷歌实习生新算法提速惊人！BERT训练从三天三夜，缩短到一个小时
量子位
0+阅读 · 2019年4月3日
如何训练你的ResNet（二）：Batch的大小、灾难性遗忘将如何影响学习速率
如何训练你的ResNet（二）：Batch的大小、灾难性遗忘将如何影响学习速率
论智
3+阅读 · 2018年11月12日
每日论文 | 基于模型的主动探索；实现权重衰减正则化的三种机制；基于注意力的自动图形代码生成器
每日论文 | 基于模型的主动探索；实现权重衰减正则化的三种机制；基于注意力的自动图形代码生成器
论智
5+阅读 · 2018年10月31日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top