Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks論文筆記

簡介 當前許多圖像分類的研究可以歸功於訓練過程的改進，例如改進數據增強和優化方法。然而在一些文獻中，許多改進僅僅在實驗細節中有簡短的描述活在源碼中才會出現。本文使用了這些小技巧將原始ResNet-50在ImageNet上的準確率從75.3%提升到79.29%。復現結果可以在GluonCV中找到，https://github.com/dmlc/gluon-cv。這篇文章可以看作是一羣經驗豐富的工程師

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