В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning

4156 membersпожаловаться на группу
2020 April 14

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
На кросс валидации 76 процентов
источник
16:14пожаловаться#1

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Хотелось бы 85+
источник
16:14пожаловаться#2

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Как правильно подбирать transfer learning архитектуру?
источник
16:18пожаловаться#3

ST

Serhii Tiurin in AI / Big Data / Machine Learning
аугментации? другие датасеты?
источник
16:18пожаловаться#4

EZ

Evgeniy Zheltonozhskiy🇮🇱 in AI / Big Data / Machine Learning
Seva Denisov
Всем привет. Помогите, пожалуйста. Есть 2500 фото птиц, 50 классов, по 50 фото на класс. Использую transfer learning разные архитектуры. Либо переобучение, либо очень слабая сходимость. Imagedatagenerator создаю. Dropout добавляю
Ну их легко отличить, для начала
источник
16:34пожаловаться#5

A

Alexandr in AI / Big Data / Machine Learning
Serhii Tiurin
аугментации? другие датасеты?
Аугментация однозначно нужна
источник
16:34пожаловаться#6

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Я же создаю генератор и пихаю его
источник
16:35пожаловаться#7

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Он уже и аугментирует
источник
16:35пожаловаться#8

IM

Ivan Mikhnenkov in AI / Big Data / Machine Learning
Если ты задал аугментацию)
источник
16:35пожаловаться#9

IM

Ivan Mikhnenkov in AI / Big Data / Machine Learning
Так он просто сэмплирует
источник
16:35пожаловаться#10

A

Alexandr in AI / Big Data / Machine Learning
На kaggle был похожий кейс,только там машины были
источник
16:36пожаловаться#11

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Основная проблема в том, что в какой-то мосент loss становится < val_loss в 3-4 раща
источник
16:38пожаловаться#12

S

Ssv in AI / Big Data / Machine Learning
Seva Denisov
Основная проблема в том, что в какой-то мосент loss становится < val_loss в 3-4 раща
без кода сложно ответить
источник
16:45пожаловаться#13

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
источник
16:47пожаловаться#14

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Я пробовал ResNet но там какая-то слабая сходимость. Но я не много экспериментов проводил
источник
16:48пожаловаться#15

S

Ssv in AI / Big Data / Machine Learning
Seva Denisov
Я пробовал ResNet но там какая-то слабая сходимость. Но я не много экспериментов проводил
пробовал убрать все слои кроме последнего?
источник
16:49пожаловаться#16

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Кроме dense(50)? Да, как-то не оч
источник
16:50пожаловаться#17

S

Ssv in AI / Big Data / Machine Learning
Seva Denisov
Кроме dense(50)? Да, как-то не оч
по факту что ты сделал - ты взял рабочую сеть,  и заменил выходной слой на свой, нафига ты еще туда слои пихаешь?
источник
16:52пожаловаться#18

S

Seva Denisov in AI / Big Data / Machine Learning
Хз, так лучше просто вышло
источник
16:53пожаловаться#19

S

Ssv in AI / Big Data / Machine Learning
Seva Denisov
Хз, так лучше просто вышло
лучше чего?
источник
16:54пожаловаться#20