В этом посте изложены две недавно опубликованные идеи, как ускорить процесс обучения глубоких нейронных сетей при увеличении точности предсказания. Предложенные (разными авторами) способы ортогональны друг другу, и могут использоваться совместно и по отдельности. Предложенные здесь способы просты для понимания и реализации. Собственно, ссылки на оригиналы публикаций: Snapshot ensembles (апрель 2017) FreezeOut (июнь 2017) Читать дальше →
В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих…
За последнее десятилетие машинное обучение беспрецедентно продвинулось в таких разных областях, как распознавание образов, робомобили и сложные игры типа го. Эти успехи в основном были достигнуты через обучение глубоких нейросетей с одной из двух парадигм – обучение с…
Очень часто крутые идеи рождаются не у продактов или руководителей, а у линейных сотрудников. Среди разработчиков нередко встречаются интроверты, особенно когда речь идет о новых участниках команд — именно они вынашивают свежие идеи, но не высказывают их. И если эти идеи…