稱霸Kaggle的十大深度學習技巧

在各類Kaggle競賽的排行榜上，都有很多剛剛進入深度學習領域的程序員，其中大部分有一個共同點：

都上過Fast.ai的課程。

這些免費、重實戰的課程很是鼓勵學生去參加Kaggle競賽，檢驗本身的能力。固然，也向學生們傳授了很多稱霸Kaggle的深度學習技巧。

是什麼祕訣讓新手們在短時間內快速掌握並能構建最早進的DL算法？一位名叫塞繆爾（Samuel Lynn-Evans）的法國學員總結了十條經驗。

他這篇文章發表在FloydHub官方博客上，由於除了來自Fast.ai的技巧以外，他還用了FloydHub的免設置深度學習GPU雲平臺。

接下來，咱們看看他從fast.ai學來的十大技藝：

1.使用Fast.ai庫

這一條最爲簡單直接。

from fast.ai import *
Fast.ai庫是一個新手友好型的深度學習工具箱，並且是目前復現最新算法的首要之選。

每當Fast.ai團隊及AI研究者發現一篇有趣論文時，會在各類數據集上進行測試，並肯定合適的調優方法。他們會把效果較好的模型實現加入到這個函數庫中，用戶能夠快速載入這些模型。

因而，Fast.ai庫成了一個功能強大的工具箱，可以快速載入一些當前最新的算法實現，如帶重啓的隨機梯度降低算法、差分學習率和測試時加強等等，這裏不逐一說起了。

下面會分別介紹這些技術，並展現如何使用Fast.ai庫來快速使用它們。

這個函數庫是基於PyTorch構建，構建模型時能夠流暢地使用。