014 Классификация изображений. Часть 7. Wide ResNet (2017) скачать в хорошем качестве

014 Классификация изображений. Часть 7. Wide ResNet (2017)

После появления ResNet всё научное сообщество бросилось исследовать архитектуру. Одни пытались делать модель глубже, другие шире. Как раз-таки данное видео посвящено модели Wide ResNet, в которой авторы провели большое исследование как влияет ширина сети на точность. Они провели множество обучений модели со всевозможными параметрами. И получили обнадёживающий результат. В этом видео мы попробуем применить модель Wide ResNet, которая интегрирована в PyTorch, для того, чтобы делать предсказания для датасета Arma. Но сразу отмечу, что на Arma результат получился не очень впечатляющим. Поэтому сильно в дебри научной статьи мы не полезем. Но на эту статью очень много цитирований, поэтому познакомиться нужно, тем более что её создавал наш соотечественник. Таймкоды: 00:00 | Введение 00:56 | Знакомимся с авторами статьи 03:50 | Разбираемся с моделью Wide ResNet 08:32 | Исправляем маленький баг 09:10 | Обучаем сеть Wide ResNet 11:34 | Тестируем Wide ResNet и анализируем изображения 15:08 | Заключение