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Capillary J
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技術 【31】30天在Colab嘗試的30個影像分類訓練實驗 - 完賽心得

13th鐵人賽
2021-10-15 由 Capillary J 分享
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技術 【30】使用混合精度(Mixed precision) 對訓練產生的影響

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-14 由 Capillary J 分享
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技術 【29】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 SMOTE 解決實驗

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-13 由 Capillary J 分享
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技術 【28】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 Oversampling 解決實驗

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-12 由 Capillary J 分享
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技術 【27】遇到不平衡資料(Imbalanced Data) 時 使用 Undersampling 解決實驗

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-11 由 Capillary J 分享
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技術 【26】你都把 Batch Normalization 放在 ReLU 前面還是後面

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-10 由 Capillary J 分享
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技術 【25】ReLU 家族評比 個別使用ReLU LeakyReLU PReLU SELU 來訓練

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-09 由 Capillary J 分享
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技術 【24】如果把 Dropout 放在 CNN 之後會發生什麼事

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-08 由 Capillary J 分享
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技術 【23】Batch Normalization 使得 Regularizers 無效化？談談這兩者的交互影響

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-07 由 Capillary J 分享
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技術 【22】正規化方法 L1 與 L2 Regularizers 的比較實驗

13th鐵人賽 tensorflow colab
2021-10-06 由 Capillary J 分享
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