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来自专栏AutoML(自动机器学习)
通过损失函数优化提高训练速度、准确性和数据利用率
Training Speed, Accuracy, and Data Utilization Through Loss Function Optimization 简介该论文的主要贡献是提出了Genetic Loss-function
1.1K10发布于 2021-01-29
来自专栏AI研习社
开发 | Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM，可直接用 PyTorch 和 Caffe2 实现！
/input/kaggle_processed.npz --loss-function=bce --round-targets=True --learning-rate=0.1 --mini-batch-size
1K30发布于 2019-07-12
来自专栏专知
【论文推荐】最新七篇图像检索相关论文—草图、Tie-Aware、场景图解析、叠加跨注意力机制、深度哈希、人群估计
instance similarity, a weighted cross-entropy loss and a minimum mean square error loss are tailored for loss-function
1.3K30发布于 2018-06-05
来自专栏机器之心
想知道Facebook怎样做推荐？FB开源深度学习推荐模型
/input/kaggle_processed.npz --loss-function=bce --round-targets=True --learning-rate=0.1 --mini-batch-size
93210发布于 2019-07-12
来自专栏相约机器人
Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM，可直接用 PyTorch 和 Caffe2 实现！
/input/kaggle_processed.npz --loss-function=bce --round-targets=True --learning-rate=0.1 --mini-batch-size
1.5K10发布于 2019-07-12
来自专栏CVer
[计算机视觉论文速递] 2018-03-11
instance similarity, a weighted cross-entropy loss and a minimum mean square error loss are tailored for loss-function
1.1K80发布于 2018-04-12
来自专栏CreateAMind
论文梳理关系图：Neural Symbolic and Probabilistic Logic Papers
Paper This paper examines the inclusion of domain-knowledge by means of changes to: the input, the loss-function
55021编辑于 2023-09-12
来自专栏arXiv每日学术速递
自然语言处理学术速递[6.25]
several other more sophisticated methods of such mapping including, several auto-encoder based and custom loss-function
86820发布于 2021-07-02
来自专栏arXiv每日学术速递
人工智能学术速递[7.23]
This paper examines the inclusion of domain-knowledge by means of changes to: the input, the loss-function
91920发布于 2021-07-27
来自专栏arXiv每日学术速递
自然语言处理学术速递[12.14]
Hence, we propose a structure-aware Mutual Information based loss-function DMI (Discourse Mutual Information
93120编辑于 2021-12-17
来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递[7.23]
This paper examines the inclusion of domain-knowledge by means of changes to: the input, the loss-function
1.3K40发布于 2021-07-27
来自专栏arXiv每日学术速递
机器学习学术速递[6.25]
several other more sophisticated methods of such mapping including, several auto-encoder based and custom loss-function
2.2K20发布于 2021-07-02

通过损失函数优化提高训练速度、准确性和数据利用率

开发 | Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM，可直接用 PyTorch 和 Caffe2 实现！

【论文推荐】最新七篇图像检索相关论文—草图、Tie-Aware、场景图解析、叠加跨注意力机制、深度哈希、人群估计

想知道Facebook怎样做推荐？FB开源深度学习推荐模型

Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM，可直接用 PyTorch 和 Caffe2 实现！

[计算机视觉论文速递] 2018-03-11

论文梳理关系图：Neural Symbolic and Probabilistic Logic Papers

自然语言处理学术速递[6.25]

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自然语言处理学术速递[12.14]

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