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中山大学金牌队伍分享获奖经验如何玩转图像比赛_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 17:06:34 阅读: 来源:彩钢瓦厂家

雷锋网 AI 科技评论按:近期的论文分享活动大家还满意吗?想不想看到更多种类的分享内容呢?

比赛多,速来

现在属于谷歌旗下的 Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台,它不仅提供了许许多多技术交流、互争高下的机会,在比赛中显露头角的队伍也会被渴求人才的各大人工智能公司盯上,给出高薪诱惑他们“下水”。

在 Kaggle 风靡国外之后,国内也有京东、阿里在内的许多公司组织起自己的各种机器学习相关比赛,今年6月的京东JData 算法大赛就是这样,除了提高自己的影响力,京东借机招人的心思同样体现得非常明显。企业们这样的目的,再加上国内机器学习/人工智能火热的大环境,国内的各种比赛不仅会越来越多,比赛中队伍的总体水平也会跟着越来越高,对参赛的人自己来说也是非常好的交流和检验的机会。

那亲爱的读者,你心动了吗?如果你心动却没有行动,是因为你觉得自己没有好队友、没有好技术、没有比赛经验吗?

AI 研习社组织的明天的学术青年分享会就会给你带来一剂良药,我们邀请了在 Kaggle 上参加亚马逊比赛的金牌队伍成员给大家讲讲他们的获奖方法。

本期学术青年分享会:图像比赛经验和方法

本次分享会中,我们邀请到了中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌。他的分享主题是:“图像比赛的通用套路”。

刘思聪要分享的内容提纲为:

单模型构建:预训练模型的使用、魔改和效果

数据增强:如何选取适合的数据增强方法,测试时的数据增强(TTA)

K-折交叉验证:利用上全部训练数据, 准确评估模型泛化性能

模型集成:Average Bagging,Bagging Ensemble selection,Attention Stacking

队伍成员介绍

本次分享会时间: 8 月 5日(星期六)晚 8 点(北京时间)

本次分享会地点:AI 研习社微信群

加群观看分享直播

长按识别或手机扫描下方二维码,进入 AI研习社(公众号:okweiwu)微信交流群,8月5日(周六)晚八点,活动准时开始!

直播过程中有任何想问分享者的问题,可以在群内提出,思聪同学会在正文结束后为大家解答!

后续还有更多精彩分享,请继续关注雷锋网 AI 科技评论!

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