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cifar100新上映_cifar100数据集(2024年11月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

cifar100

持续学习的三种类型及其挑战持续学习，即从非平稳的数据流中逐步获取新信息的能力，是自然智能的关键特征。然而，对于深度神经网络来说，这仍然是一个具有挑战性的问题。近年来，许多深度学习方法被提出用于持续学习，但由于缺乏一个统一的框架，它们的性能比较困难。为了解决这个问题，作者提出了持续学习的三种基本类型或“场景”：任务增量学习、域增量学习和类增量学习。 𐟓Š 任务增量学习：在这种场景中，模型需要学习一系列新任务，每个任务都有不同的数据分布。作者使用split MNIST和split CIFAR-100数据集进行了实证比较，发现任务增量学习的难度较高，且不同策略的有效性差异显著。 𐟌 域增量学习：在这种场景中，模型需要适应不同领域的数据。作者同样使用了split MNIST和split CIFAR-100数据集进行实验，结果显示域增量学习的挑战性较大，且不同策略的效果差异明显。 𐟔 类增量学习：在这种场景中，模型需要学习新类别的同时保留对旧类别的识别能力。作者通过实验发现，类增量学习的难度适中，但不同策略的有效性差异较大。通过这三种场景的实证比较，作者展示了持续学习在不同难度和策略有效性方面的显著差异。提出的分类旨在为持续学习领域形成清晰定义基准问题的基础。

数据分析师必看：Kaggle项目实战指南 𐟎‰数据分析师们，你们是不是也在为找不到好的项目而发愁？面试时被问到项目经验，却只能哑口无言，这可不行！别担心，Kaggle项目来拯救你！ 𐟒ዡggle比赛对找工作有帮助吗？ 𐟎†很多大厂的数据分析师都曾在学生时代参加过Kaggle竞赛，这足以说明Kaggle对数据挖掘岗位的求职大有裨益。Kaggle上的竞赛涵盖了多个领域，从分类、回归到聚类，各种类型的问题都有。通过参与竞赛，你可以大大提升自己的数据分析技能。 𐟓šKaggle上的宝藏项目 𐟓–Kaggle上有很多数据分析项目，特别适合没有实习和项目经验的小伙伴们。下面推荐两个超适合初学者的数据集： 𐟑‰列车数据集（初级）这个数据集包含了乘坐美铁列车往返于波士顿和华盛顿特区的乘客信息，目的是预测乘客是否会在某站下车。比如，你可以发现巴尔的摩下车的乘客比费城下车的乘客下车的概率更高。 𐟑‰CIFAR-100（高级）这个数据集包含了100张物体的图像，分为六个类别：飞机、汽车、猫、鹿、狗和船。你的任务是预测每张图片属于这六类中的哪一类。 ⏰两个即将开始的Kaggle竞赛 𐟏如果你准备好了，这里有两个即将开始的Kaggle竞赛，报名截止日期分别是2024年12月5日和2024年12月12日： [冲浪板R]Eedi - 挖掘数学中的错误概念类型：LLM方向，结合数学+教育报名截止：2024年12月5日 [冲浪板R]CMI — Problematic Internet Use 类型：人工智能，英伟达、戴尔赞助报名截止：2024年12月12日 𐟚€感兴趣的小伙伴们，赶快行动起来吧！Kaggle数据集传送门+源代码，还有机会组队参赛哦！

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