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자체 감독 인코더에서 제공하는 표현 위에 학습된 선형 분류자를 사용하여 정확도를 평가할 때 AMDIM의 결과는 다른 방법과 비교됩니다. PDF 메일링 리스트에 등록하기만 하면 됩니다. AMDIM(증강 멀티스케일 딥 인포맥스)은 공유 컨텍스트의 여러 뷰에서 추출된 기능 간의 상호 정보를 최대화하여 자기 감독 표현 학습에 대한 접근 방식입니다. . amdim_ndf256_rkhs2048_rd10.pth 이 모델은 테스트 세트에서 67% 이상의 선형 정확도를 얻어야 합니다. 질문은 gmail.com phil.bachman에서 필립 바흐만에 문의하시기 바랍니다. 아무 일도 일어나지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. (https://arxiv.org/abs/1808.06670)의 미세 조정 된 버전. . GitHub에는 4천만 명 이상의 개발자가 협력하여 코드를 호스팅 및 검토하고 프로젝트를 관리하고 소프트웨어를 함께 빌드합니다.

. . 필립 바흐만 /amdim-public에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? Volta보다 오래된 GPU의 경우 사용 가능한 메모리에 맞게 모델 크기를 조정해야 합니다. 위의 명령은 장치 0에서 약 15GB의 메모리를 사용하며 혼합 정밀도 (–amp)로 실행될 때 장치 1-3에서 약간 적습니다. FP32에서 실행하면 메모리 사용량이 훨씬 높아집니다. . 4개의 Tesla V100 GPU에 액세스할 수 있는 경우 ImageNet에서 좋은 결과를 얻을 수 있어야 합니다. ImageNet에서 자율 학습을 통해 교육 후 체크코를 사용하여 : QQ의 67729435, 당신의 GPU가 절반 정밀도를 지원하는 경우spaces_ac_cn, 당신은 –amp (자동 혼합 정밀도) 플래그를 통과하여 훈련 할 때 활용할 수 있습니다. 우리는 혼합 정밀도를 활성화하기 위해 엔비디아 / 정점을 사용, 그래서 당신은 에이펙스를 설치해야합니다, 참조: 빠른 시작. AMDIM을 설명하는 우리의 논문은 에서 사용할 수 있습니다: https://arxiv.org/abs/1906.00910. .

다양한 흥미로운 주제를 탐색하고 이전 버전을 PDF 파일로 편리하게 다운로드할 수 있습니다. 원하는 버전을 클릭하고 다운로드하기만 하면 됩니다. 당신은 오히려 종이에 그것을 읽을 하시겠습니까? 우리는 당신에게 인쇄 판을 보내 기쁘게 생각합니다. 연락처 정보가 적어 이메일을 보내면 됩니다. 이 리포지토리에 구현된 데이터 보강 결과는 동등한 아키텍처를 사용하여 가장 강력한 결과보다 1~2% 낮아집니다. 우리의 가장 강력한 결과 Lim 등의 빠른 자동 증강 용지에서 ImageNet 정책에 따라 보강을 사용 하 여, 에서 사용할 수 있는 리포지토리에서 구현: https://github.com/kakaobrain/fast-autoaugment. . 더 강력한 보강과 적절한 학습 일정을 사용하여 위의 명령은 온라인 평가 분류기를 사용하여 ImageNet에서 63% 이상의 정확도를 생성해야 합니다. 표준 토치 비전 확대와 함께 결과 조금 이상 떨어질 것 이다 62%, 여전히 괜찮은 (크게 최첨단, 좋은 커피를 만든다, 등). 우리의 고객 및 파트너와 함께 인기: 우리의 InfoMAX 고객 잡지. 일년에 두 번, 우리는 흥미로운 모범 사례 보고서와 최신 정보를 제시 – 독일어, 영어, 중국어와 미국 시장에 대한 별도의 버전. 이 문서는 특정 지역에 맞게 조정됩니다.

인쇄 된 잡지와 디지털 PDF로도 사용할 수 있습니다. [1]: 콜레스니코프 외의 결과 [2019]. [2]: 헤나프 외[2019]의 결과. ImageNet 테스트 집합에서 검사된 모델의 정확도를 얻으려면:.

Author: Scott Wells

Scott Wells, 46, is a Universalist Christian minister doing Universalist theology and church administration hacks in Washington, D.C.