u013328485的专栏

https://github.com/fastai/fastai渐进的（图片）尺寸调整当训练CNN模型的时候，从小到大的线性调整图片尺寸是一项技术。渐进的尺寸调整在很赞的fastai课程中被描述为：程序员的深度学习实践。一种不错的方式是先用小的尺寸，如64 x 64进行训练，再用这个模型的参数，在128 x 128尺寸上进行训练，如此以往。每个较大的模型都在其体系结构中包含以前较小...

事实证明，半监督学习可以很好地利用无标注数据，从而减轻对大型标注数据集的依赖。而谷歌的一项研究将当前主流的半监督学习方法统一起来，得到了一种新算法 MixMatch。该算法可以为数据增强得到的无标注样本估计（guess）低熵标签，并利用 MixUp 来混合标注和无标注数据。实验表明，MixMatch 在许多数据集和标注数据上获得了 STOA 结果，展现出巨大优势。例如，在具有 250...

什么是异常/离群点？在统计学中，离群点是并不属于特定族群的数据点，是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。例如，你可以很清楚地看到这个列表中的离群点：[20,24,22,19,29,18,*4300*,30,18]当观测值是一堆数字且都是一维时，辨别离群点很容易，但如果有数以千计的观测值或数据是多维的，你可能会需要更机智的方法来检测这些离群点。...

主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计”(Active learning (sometimes called “query learning” or “optimal experimental design” in the statistics literature) is a subfield of machine learning and...

2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。2017年10月，研究中心主任刘挺教授在中国计算机大会（CNCC）上正式提出事理图谱的概念。2018年9月，在研究中心丁效老师的主持下，研制出中文金融事理图谱1.0版本，2019年7月更新为2.0版。本文是对2016年7月以来工作的最新总结，敬请各位同行指正。引言事件是人类社会的核心概念之一，人...

一、方法对微表情的研究，在方法上事实上类似于人脸识别，一般包含检测和识别两个具体问题。对于人脸识别，一般都是先进行人脸检测，然后对检测到的人脸进行识别。这个过程同样也适用于微表情识别：先从一段长视频中把发生微表情的视频片段检测出来，然后识别该微表情属于哪一类微表情。人脸检测和微表情检测微表情检测，就是指在一段视频流中，检测出是否包含微表情，并标记微表情的起点(onset)、峰值...