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实践心得:从读论文到复现到为开源贡献代码

日期:2018-05-16点击:399
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介绍

去年我发现MOOC网上有大量的Keras和TensorKow教学视频,之后我从零开始学习及参加一些Kaggle比赛,并在二月底获得了fast.ai国际奖学金。去年秋天,当我在全力学习PyTorch时,我在feed中发现了一条关于新论文的推文:“平均权重会产生更广泛的局部优化和更好的泛化。”具体来说,就是我看到一条如何将其添加到fast.ai库的推文。现在我也参与到这项研究。

在一名软件工程师的职业生涯中,我发现学习一门新技术最好的方法是将它应用到具体的项目。所以我认为这不仅可以练习提高我的PyTorch能力,还能更好的熟悉fast.ai库,也能提高我阅读和理解深度学习论文的能力。

作者发表了使用随机加权平均(SWA)训练VGG16和预激活的Resnet-110模型时获得的改进。对于VGG网络结构,SWA将错误率从6.58%降低到6

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/593610
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