専門家に聞いた！味を表現する「コク」と「キレ」って結局なんなの？ - ぐるなび みんなのごはん
こんにちは。ヨッピーです。 ヤクザ映画で3番目くらいに殺される役っぽい雰囲気で失礼します。 僕はライターとして、この「みんなのごはん」でも様々なグルメレポートを書かせて頂いております。 おかげさまで結構ウケが良かったりするのですが、その一方で「みんなのごはん」で記事を書く度に、ネット民や担当編集、周囲のライターなんかから、 「味の表現がショボすぎ」 「美味いかマズいかしか言ってない」 「よくそれでグルメレポート書いてるな」 なんて批判されることもしばしば。 そこで僕は思いました。 味なんて「美味い」と「マズい」の二択で良くない!? いやマジで。 「アッサリとした口当たりなのに口の中でトロける……！」 とか、 「野菜の甘みが口中に広がって……！」 とかああいう、グルメレポートにありがちな表現はもういいんじゃないかなって思うんですよ。 僕が書いてる記事も、同行した編集とかカメラマンが表現を足し
"Understanding Dropout" (Baldi, NIPS 2013) メモランダム - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと今週は忙し過ぎて新しいことに取り組んでいる時間が1秒たりとも見つからないので、少し前にやった例の弊社分析チーム論文輪読会のネタをそのまま転載しておきますorz 元ネタはこちら。 ちなみに式を丸写しするのは面倒だったので、あくまでも資料として必要な部分にしかtexは書いてませんｗ ということで上記リンクから元論文をDLした上で、見比べながらお読みくださいｗ 1 Introduction そもそもdropoutはNIPS 2012で提案されたナイスなアイデアで、汎化性能は高めるし良いことずくめ。ランダムフォレストで個々の木ごとにランダムに素性を選択するのと同じように、サンプルごとに形成されるNN同士の相関を下げ、精度向上に貢献する。 けれどもその理論的背景は今のところ不明。なので、0.5という数字にこだわる必要があるのかどうかも分からないし、層ごとに変えた方がいいんじゃないかとかそうい
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
MySQL 5.7のngramパーサーはアルファベットを含む文章を上手くトークナイズできない
MySQL Bugs: #82330: Don't recursively-evaluate stopword after tokenize ngramパーサー を使ってアルファベット混じりの日本語全文検索をしようとすると悲劇が起こる。デフォルトのストップワード一覧は このへん 。 MySQL 5.7.13で全文検索INDEXを使ってるんですけど半角英字でヒットする奴とヒットしないやつが居るんですけどこれって何ででしょう… ちなみに NGRAMを2文字 です。 例えばbabyって単語が含まれてる文章でbabyって単語がヒットしません。 stop wordsには含まれてないんですがなんでだろうと… http://mysql-casual.slackarchive.io/general/-/1466580139/1469433820/1469174336000008/ mysql57> CRE
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