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计算机视觉深度学习（DeepLearning）题主今年研究生深度学习(视觉)新生，知道将来会看很多论文，并且最好有复现模型的能力，但是本科是机械的，编程能力感觉比较弱，所以想问各位大大：1.
基于PaddlePaddle的ConvS2S论文复现.机器翻译（MachineTranslation）是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程，输入为源语言句子，输出为相应的目标语言的句子。.本项目是基于卷积的机器翻译模型ConvS2S的PaddlePaddle实现，该模型...
所以说可能寒假这段时间我在复现论文的时候就不拿论文提到的数据集来跑了，结果分析自然也就先放一放，主要是带着各位小伙伴们看一下论文的思路以及模型的具体结构就好咯。这篇论文相较于之前的LeNet-5的论文而言已经是少很多的了，也才刚刚9页而已。
2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好，这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码，在公开数据集上效果好，能复现效果，所以也是好论文。文末推荐
官方公开模型比论文数据更高的问题我问过原作者，他说这是他们的TPAMI版本的模型，质量比投CVPR那会儿更高一些，所以数值不一样。而我当时的复现数值更高可能是因为我的训练轮次稍多一些，迭代了大概2000*161次（每次包含4个randomcrop的512*512patch）。
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
【论文复现，含代码】LearningtoCompareImagePatchesviaConvolutionalNeuralNetworks图像匹配问题，历久而弥新。从上个世纪六十年代起，人们开始使用灰度匹配进行匹配，目前，图像匹配的研究重点为图像…
一些论文使用了整个数据中心的算力才达到SOTA结果，这些论文复现起来当然很难。例如，2019年10月谷歌发表论文《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》，尝试通过将参数扩展到110亿来探索Transformer模型架构的局限性。
论文的主要意义其实还是在于开拓了一个新的方法，构造了一个新的超分辨率重构的框架。论文复现结果Baseline模型复现结果考虑到算力限制，使用timofte数据集进行训练。ScaleFactor为3。为了加快收敛速度，我们使用AdamOptimizer，前两层学习率为
MindSpore模型复现与网络迁移实践.正在缓冲...加载视频地址...播放器初始化...Outline：1.内容概述2.模型迁移核心——计算图3.模型复现Pipeline4.静态图迁移要点与避坑5.
计算机视觉深度学习（DeepLearning）题主今年研究生深度学习(视觉)新生，知道将来会看很多论文，并且最好有复现模型的能力，但是本科是机械的，编程能力感觉比较弱，所以想问各位大大：1.
基于PaddlePaddle的ConvS2S论文复现.机器翻译（MachineTranslation）是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程，输入为源语言句子，输出为相应的目标语言的句子。.本项目是基于卷积的机器翻译模型ConvS2S的PaddlePaddle实现，该模型...
所以说可能寒假这段时间我在复现论文的时候就不拿论文提到的数据集来跑了，结果分析自然也就先放一放，主要是带着各位小伙伴们看一下论文的思路以及模型的具体结构就好咯。这篇论文相较于之前的LeNet-5的论文而言已经是少很多的了，也才刚刚9页而已。
2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好，这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码，在公开数据集上效果好，能复现效果，所以也是好论文。文末推荐
官方公开模型比论文数据更高的问题我问过原作者，他说这是他们的TPAMI版本的模型，质量比投CVPR那会儿更高一些，所以数值不一样。而我当时的复现数值更高可能是因为我的训练轮次稍多一些，迭代了大概2000*161次（每次包含4个randomcrop的512*512patch）。
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
【论文复现，含代码】LearningtoCompareImagePatchesviaConvolutionalNeuralNetworks图像匹配问题，历久而弥新。从上个世纪六十年代起，人们开始使用灰度匹配进行匹配，目前，图像匹配的研究重点为图像…
一些论文使用了整个数据中心的算力才达到SOTA结果，这些论文复现起来当然很难。例如，2019年10月谷歌发表论文《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》，尝试通过将参数扩展到110亿来探索Transformer模型架构的局限性。
论文的主要意义其实还是在于开拓了一个新的方法，构造了一个新的超分辨率重构的框架。论文复现结果Baseline模型复现结果考虑到算力限制，使用timofte数据集进行训练。ScaleFactor为3。为了加快收敛速度，我们使用AdamOptimizer，前两层学习率为
MindSpore模型复现与网络迁移实践.正在缓冲...加载视频地址...播放器初始化...Outline：1.内容概述2.模型迁移核心——计算图3.模型复现Pipeline4.静态图迁移要点与避坑5.
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