Tweetovi
- Tweetovi, trenutna stranica.
- Tweetovi i odgovori
- Medijski sadržaj
Blokirali ste korisnika/cu @mamas16k
Jeste li sigurni da želite vidjeti te tweetove? Time nećete deblokirati korisnika/cu @mamas16k
-
Prikvačeni tweet
3個目の金メダルを取ってなんとかKaggle Masterになりました。これまでチームを組んで下さった方々、応援して下さった方々には本当に感謝の気持ちしかないです・・・!pic.twitter.com/tJiMwD2yyg
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
特徴量を自動抽出っていう表現、まあ雑なのは分かるけど、感覚的な話としてはまあ良いんじゃねという感じはする。
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
つい最近書かれたと思わしき記事に「ディープラーニングは従来の機械学習と異なり特徴量を自動で抽出できる」みたいなことが書いてあるのを目にしてしまいモヤモヤ。
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
実験するか
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
そういえば、敬愛する研究室の先輩が自分の友達に「まますくんとかいうアルファツイッタラーと同じ研究室なんですよね!」とか言われたらしくて震えている。いつの間にかアルファツイッタラーになっていたよ
Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
ほんと研究ができるだけでなく事務能力も対人能力もあって気が利いて外見もさわやかみたいな人しか学者になれなくなった。
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
まます proslijedio/la je Tweet
個人的には,直訳タスクは来年度のWMTにシステムを提出することを確約しなければ全部rejectでいいと思います.
Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
ちなみに国際ワークショップを企画した・している身で言わせてもらうと,テストセットが見えている場合は参加者に注意してもチートが行われる(オーガナイザが検出できなければそのまま論文になる)ので,データ使い回しタスクの論文は本当に危険だと思います.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
WMTは毎年テストセット生成しているので(えらい)一応機械翻訳の「今年の最高性能」は名乗れると思います.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まあtest setチューニングの話がないとしても、kaggleで勝つ能力と研究でSoTAを出す能力はかなり方向性遠そう。kaggleはアドホックなデータ固有の情報をどう活かすかという部分で勝負が決まりがちなので・・・
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
研究者「SoTA出したいならkaggleでやれ
」
kaggler「SoTA?どうせtest setでチューニングした"自称"最高性能だろ?」
SoTA君「皆からいじめられてるよ
」https://twitter.com/mosko_mule/status/1223777386413490177 …Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
常にこの状態の人、強すぎ
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
追い詰められて完全に合理的に動く人間になった
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
うおー、結構追加実験ありそうで大変
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
全 train データで学習するか問題、DNN は GBDT みたいに epoch (iter)数が線形に増加するわけじゃないからやりにくくね?って思ったけど、よくよく考えると cosine scheduling とかで lr 落としていけば変に長い epoch 数学習しなければ(おそらく)良い感じの所に落ち着きそう
Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
ただ、今読んだけど、これに関してはあまり認知が変わっていないので、当時から割と厳しめの認識を出来ていたようである
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
3年前のツイートを掘り返されると凄い恥ずかしい
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
まます proslijedio/la je Tweet
前 stacking したとき stage1も fold ごとに作って test に対しての予測は k-fold avg してたけど、stage1 を全量で学習する方法もあるのか(そもそも僕の stacking への認識が誤りだった?)。そして 各 fold の stage0 の test に対する予測値を平均して stage1 に入力するhttps://twitter.com/mamas16k/status/937240966531919873 …
Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
去年の自分のセンスを取り戻したい
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.
Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.