本周较为重要的研究有 Quoc V. Le 和何恺明各自在 ImageNet 上的新研究。同时 Keras 之父 Franois Chollet 针对智能水平的评价方法提出了自己的定义和基准。此外还有一些有趣的研究，如在股票预测任务上对比神经网络性能，以及
近日，何恺明团队所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型，利用Instagram上的用户标记图片作为预训练数据集，省去了人工标记数据的巨额成本，而且使用中只需微调，性能即超越了ImageNet任务的SOTA水平。事实上，如果没有有监督式预
BN 通过计算一个（迷你）批量中的均值与方差来进行特征归一化。批统计的随机不确定性也作为一个有利于泛化的正则化项。BN 已经成为了许多顶级计算机视觉算法的基础。尽管取得了很大的成果，BN 也会因为归一不同批尺寸的独特行为而有缺点。BN 的使用通常要求这些系
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