第136期 HackCV 日报

基于CSS色彩构建的kd-tree,用于搜索最近邻色彩,最后的图片测试结果挺有意思。

现有学习率的调整都是预先设定规则,在达到固定次数的迭代或者误差不再减小后就进行降低。本文是Dlib团队提供地自动调整学习率的方法,对学习率的趋势进行估计,进而让计算机可以自动控制学习率,同时也可以提前发现学习率的上升情况。如果使用dlib库的话,可以直接使用count_steps_without_decrease()和count_steps_without_decrease_robust()的C++和Python接口。

一流公司对怎么更快的训练深度学习模型的分享,里面提到了Roofline模型,就是一种根据访存带宽,计算单元峰值吞吐率,任务的运算强度三者关系来推断实际计算性能的数学模型,并讨论了最大化系统的计算性能的几种方法。