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  • 免费赠书 | 首波圣诞福利:清华大牛手把手教你机器学习与实践 at 8个月前

    雷老师您好,我的研究方向主要是视觉相关的内容

    1. 现在在实际应用中,对于数据比较有限的情况,除了常规的旋转、随机crop、颜色shift等扩增操作以外,是否还有其它的trick,以在较小的数据集上获得相对较好的结果?

    2. 今年开始似乎学界从"how to get SOTA"转向了"why we can get SOTA",有很多文章是关于可解释性的。但目前似乎工业应用上对解释性关注程度还不是很高。
      您怎么看待这个问题?是工业界滞后于学术界,还是说工业界其实没有那么在乎模型的可解释性?