李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出(已经全部录好,你可以选择短时间全部学完),上课时间会直播讲解额外的内容(可以不听)和作业(建议一定要做),目前已更新到作业十一。
第十一课主要内容是Domain Adaptation,让网络适用到训练集之外的数据上,主要介绍了Domain Adversarial Training的方法,详细课程内容见课程视频。
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课程视频:
b站视频号:机器学习手艺人
网址:https://www.bilibili.com/video/BV1Z34y1C7sj?spm_id_from=333.999.0.0
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Github:课堂和作业课件及基础代码
网址:https://github.com/yaoweizhang/LHY2022-SPRING
作业十一需要使用kaggle或者github下载代码、训练数据集、模型等资料,文末也有助教代码和训练数据集的获得方式。
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作业任务:
Domain Adaptation,训练集是5000张32*32*3的RGB真实图片,测试集是画出来的28*28灰度照片,一共100000张。
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Kaggle提交地址:
https://www.kaggle.com/competitions/ml2022-spring-hw11
截止日期:
2022/06/03 23:59(北京时间),去冲榜吧。
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评分:学生通过改进代码降低精确度acc,评分对应的分数如下。
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QQ交流群:156013866
难易程度 | 分数 |
simple | acc >= 0.44616 |
medium | acc >= 0.64576 |
strong | acc >= 0.75840 |
boss | acc >= 0.80640 |
作业十一助教代码和数据获得方式:
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关注微信公众号 “机器学习手艺人”
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