8亿参数刷新ImageNet纪录:何恺明团队开源最强ResNeXt预训练模型
更新时间:2019-07-15 22:03:43?点击数:44?

  (Cardinality) ”的概念。在网络不加深不加宽的情况下,就能提升准确率,还能减少超参数的数量。

  Instagram图片,没有经过特别的标注,只带着用户自己加的话题标签 (#) ,就当做预训练的数据集了。

  经过9.4亿张图的预训练,再拿ImageNet去微调,四个ResNeXt模型的考试成绩如下:

  只有一点需要注意:这次开源的模型,要求所有输入图像,都用相同的方式归一化(Normalization) 。

  他们用Instagram啊,我以后是不是要把所有的图都做个对抗样本,再发状态?(以达到欺骗AI的目的)

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