何恺明团队最新力作SimSiam：消除表征学习“崩溃解”，探寻对比表达学习成功之根源 / 开普饭

作者:李明达来自:哈工大SCIR 1.引言近两年,对比学习(Contrastive Learning)在计算机视觉领域(CV)掀起了一波浪潮,MoCo[1].SimCLR[2].BYOL[3].S ...

HALCON 20.11.0.0中,实现了深度学习方法.关于超参数的有关设置内容如下: 不同的DL方法被设计用于不同的任务,它们的构建方式也会有所不同.它们都有一个共同点,即在模型的训练过程中都面临着 ...

DLRM 模型使用 Facebook 的开源框架 PyTorch 和 Caffe2 实现.DLRM 通过结合协同过滤和基于预测分析方法的原理,相比于其他模型有所提升,从而使其能够有效地处理生产规模的数 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.14156 项目链接:未开源导言: 最近,Transformer在各种计算机视觉应用中取得了不错的性能.与主流卷积神经 ...

本文第一作者及通讯作者为本科毕业于清华大学,博士毕业于卡耐基梅隆大学,现工作于 Google Brain 的刘寒骁.值得一提的是,刘寒骁也是 DARTS: Differentiable Archite ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 204篇原创内容公众号本文转载自: ...

重磅干货,第一时间送达引言本文主要介绍如何在tensorflow上仅使用200个带标签的mnist图像,实现在一万张测试图片上99%的测试精度,原理在于使用GAN做半监督学习.前文主要介绍一些原 ...

深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数. batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参 ...

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DL之DNN优化技术:利用Batch Normalization优化方法提高DNN模型的性能 Batch Normalization简介 1.Batch Norm的反向传播的推导有些复杂,但是可借助于 ...

推荐已经成为许多在线内容共享服务的核心组成部分,从图像.博客公众号.音乐推荐.短视频推荐等等.与传统推荐不一样的地方,就是这些项目内容包含着丰富的多媒体信息-帧.音轨和描述,涉及多种形式的视觉.声学和 ...

对比学习的概念很早就有了,但真正成为热门方向是在2020年的2月份,Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR,用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOTA,甚至接近有监督模型的效果 ...

何恺明团队最新力作SimSiam：消除表征学习“崩溃解”，探寻对比表达学习成功之根源