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新的正则化神器:DropBlock(Tensorflow实践)

在我们测试MNIST上,3层卷积+ dropXXX,所有参数均为改变的情况下,可以提升MNIST准确率1〜2点。

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1.试水:可定制的数据预处理与如此简单的数据增强(下)

上一部分我们讲了MXNet中NDArray模块实际上有很多可以继续玩的地方,不限于卷积,包括循环神经网络RNN、线性上采样、池化操作等,都可以直接用NDArra...

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1.试水:可定制的数据预处理与如此简单的数据增强(上)

说实话,在我仔细研究了MXNet和Gluon是如何进行数据加载与数据增强的,不得不佩服DMLC真的很良心,提供了如此简单的接口和又方便又多样的数据处理工具库。

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0.伏笔:图像读取方式以及效率对比

入职了之后挺忙,已经好久没有做一些科普性的更新了。近期已做了些学术要求不高的工作,所以刚好有时间写写总结。

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