Understanding variations (variant & invariant) of classification tasks/targets
There still lacks a certain mechanism to cater for variance in data and a lack of levels of impact brought by variance. We introduce a composite term called learning, where average improvement upon every epoch divided by previous loss value to have a standard reference across our models of differing...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Wan, Tai Fong |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Althea Liang |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/138001 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Semantic segmentation of delayered IC images with shape-variant convolution
بواسطة: Wang, Xue
منشور في: (2022) -
Exploring versatile neural architectures across modalities and perception tasks
بواسطة: Zhang, Wenwei
منشور في: (2023) -
Skeleton-based human activity understanding
بواسطة: Liu, Jun
منشور في: (2019) -
Fine-grained image classification using deep learning
بواسطة: Sun, Deguang
منشور في: (2022) -
2D and 3D visual understanding with limited supervision
بواسطة: Wu, Zhonghua
منشور في: (2023)