大家用resnet50在imagenet上面top1最高能到多少？ 第1页
1
maxsky-5 网友的相关建议:
因为大多数paper报的baseline都是100epoch+[30 60 90] step learning schedule的setting，也就是fb复现resnet时用的setting，具体见https://github.com/facebookarchive/fb.resnet.torch。
nas出现以后大家开始用一些更牛逼的training setting来训练自己的网络了，跑几百个epoch，cosine learning schedule，label smooth，mixup，auto augmentation等等，所以resnet50的结果也越来越高，具体可参考https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。
后面还有distill，unlabeled data等一堆技巧，关注Quoc V. Le，你就能拥有一切。[doge]
1
相关话题
请问应该怎样去学习图像识别和深度学习？深度学习中，模型大了好还是小了好呢？
如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper？
深度学习有哪些好玩的案例？
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？
请解释下variational inference？
为什么 larger batch size 对对比学习的影响比对监督学习的影响要大？
如何系统学习机器学习？
机器视觉为什么不用手机的镜头，而要用那么大的工业相机？
Transformer在工业界的应用瓶颈如何突破？
相关的话题
卷积神经网络（CNN）的结构设计都有哪些思想？为什么很少人用FFT加速CNN卷积层的运算？
全连接层的作用是什么？
ICLR 2021 有什么值得关注的投稿？
如何评价Yann LeCun宣称『他已经做好放弃概率论的准备』？
AI（或者说神经网络/深度学习）能够实现科学（尤其是物理学）研究中提出假设这一步嘛？
如何看待与评价 AAAI 2022 的录用结果？
如何评价Google最新提出的gMLP：MLP模型在CV和NLP任务上均取得较好的效果？
用生成模型做数据增强data augmentation时，如何从合成数据中筛选出质量较好的样本？
CVPR2022 有什么值得关注的论文 ?
什么时候对数据进行[0,1]归一化，什么时候[-1,1]归一化，二者分别在什么场景？
深度学习中，模型大了好还是小了好呢？
能否把一个人的所有物理数据输入在一个模型里，然后计算他接下来的状态变化？
如何评价CVPR2019程序主席Derek Hoiem的论点：计算机视觉只是记忆，不是智能？
如何看待FAIR提出的8-bit optimizer：效果和32-bit optimizer相当？
生成对抗网络的毕设怎么上手？
adversarial training为什么会起作用？
请解释下variational inference？
学习SLAM需要哪些预备知识？
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？
深度学习在信息安全的应用有哪些可以关注的人或论文？
全连接层的作用是什么？
BERT中，multi-head 768*64*12与直接使用768*768矩阵统一计算，有什么区别？
以目前的计算机视觉技术能否对一张二维的人体全身照进行3D重建？
adversarial training为什么会起作用？
当前深度学习理论基础薄弱是否意味着我们应该放弃深度学习应用(计算机视觉、自然语言处理)？
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？
为什么有的论文放出训练好的模型和测试脚本，但不开源训练代码？
多任务学习成功的原因是引入了别的数据库还是多任务框架本身呢？
什么是人工智能？人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系吗？