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优秀的算法工程师都是不用深度学习的

前几天面试了一个C9应届硕士生,模式识别专业,连续问好几个专业问题都没能答上来。 尴尬之余,我问他:「你没有什么理想吗?你现在最渴望的事情是什么?」 他转悠着大眼睛,不假思索道:「将kaiming大大的Resnet扩展到10万层,把kitti,COCO数据库检测识别任务提升20个点以上」 真没想到在面试中居然还有这种操作。 我问为什么这能成为现阶段最渴望的事情,他反问「你难道不为LeCun、Bengio和Hinton的执着精神所感动么?你难道不羡慕ILSVRC2012 AlexNet大放异彩么?你难道不被googlenet,Resnet的深邃思想所折服么?」 好有道理我竟无法反驳。 这么了解市场的工程师,一定是个不可多得的人才! 于是,我决定:不录取他。 这几年,深度学习在CV领域大行其道,不论是detection,segmentation,classification,还是stereo matching,pose estimation,深度学习把之前传统各种state of the art方法爆出翔。现今,算法工程师不知道经典网络,流行框架都不好意思和别人打招呼。 此现象仅仅局限于刚...

在训练的过程中降低学习率

随着学习的进行,深度学习的学习速率逐步下降 为什么比 固定的学习速率 得到的结果更加准确? 如上图所示,曲线代表损失值,小球一开始位于(1)处,假设学习速率设置为 △ v,那么根据梯度下降,损失值将在(1) (2)之间来回移动,无法到达最小值(3)处。要想到达(3),只能降低学习速率。 keras中实现方法: learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.5, min_lr=0.00001)#并且作为callbacks进入generator,开始训练history = model.fit_generator(datagen.flow(X_train,Y_train, batch_size=batch_size), epochs = epochs, validation_data = (X_val,Y_val), verbose = 2, steps_per_epoch=X_train.sh...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。