ついに出た！本当にDETR！ 物体検出の革新的なパラダイム
3つの要点 ✔️ ついにTransformerを物体検出に応用 ✔️ End-to-endなモデルを実現し、人手による設計を削減 ✔️ 物体検出を直接的な集合予測問題として再定義 End-to-End Object Detection with Transformers written by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko (Submitted on 26 May 2020 (v1), last revised 28 May 2020 (this version, v3)) Comments: Published by arXiv Subjects: Computer Vision and Pattern Reco
機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践 Part.1
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践」に登壇したのは、株式会社サイバーエージェント／産総研特定集中研究専門員の野村将寛氏。講演資料はこちら ハイパーパラメータ最適化問題 野村将寛 氏（以下、野村）：簡単に自己紹介をさせていただきます。僕は今、サイバーエージェントのAI Labという研究組織に所属していまして、ハイパーパラメータ最適化の研究をしています。先ほどの午前中のセッションで、AutoMLのセッションがあったと思うんですけど、そちらで発表していた芝田のチームメンバーになります。 産総研でもハイパーパ
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深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
