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深度学习三十问！一位算法工程师经历30+场CV面试后总结的常见问题合集（含答案）
学习方法
深度学习
https
网络安全
批量计算
作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为深度学习上篇。
昱良
2021-07-01
846
0
提升PyTorch训练速度，小哥哥总结了17种方法！
pytorch
https
网络安全
深度学习
批量计算
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后，fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示：
昱良
2021-01-25
2.2K
0
关于防止过拟合，整理了 8 条迭代方向！
神经网络
批量计算
正则表达式
以MNIST数据集为例，shuffle出1000个sample作为train set，采用交叉熵损失和mini-batch随机梯度下降，迭代400epoch，将训练集合验证集的损失和准确率进行可视化，分别如下：
昱良
2019-07-04
873
0
富士通 1.24min 训练ImageNet，刷新Google 1.8min记录！
批量计算
深度学习
分布式
Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实现高可扩展性，因此具有较大的挑战难度。
昱良
2019-07-04
654
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