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端午連假不出門，在家上老師的課程 讚
週末就是要來上課看老師的影片啦
李老师的课就是通俗易懂
照這樣發展下來...以後就會有各領域的Expert Net再由這些Exper Net融合訓練出全知全能的God Net然後最後God Net就說出: 痛みを感じろ痛みを考えろThe End.
13:00 上一届留言的问题终于有同学帮我问了 感谢😆
想請問各位和老師52:00 在老師講到 Dynamic Width Network 是可以讓 network 根據運算資源的多寡去自動調整他的寬度腦袋中有個想法，因為看到寬度的這些圖，讓我想到跟 network pruning 以 neuron 來做為 pruning 單位的圖很像。如果是以 pruning 的每一個 update 當作是一個能夠在考慮運算資源中的 network ( 以課堂上為例，在還沒看過 paper 的情況下，認為是隨機去刪除 25% , 50% 的 neuron 當作其餘選項的 network ，我的想法是用 pruning 的每一個 update 當作一個選項 )這樣會有效提高每一個選項的 accuracy 嗎，還是只是多此一舉或者是跟原本Dynamic width的想法偏離了以上想問 謝謝 !!
binary 的系数,但是节点还是实数吧，这样确实应该没有区别，因为 a*b=(ab)*1, 可以把实数表达的需要转嫁到节点上。
great leacture
想問一下老師有機會講到神經搜索架構嗎?因為這方面網路上都講得蠻攏統的
感覺卷積層跟池化層好像
10:19 直接把 softmax 拔掉呢
的確也有KD是直接對score做L2-loss
端午連假不出門，在家上老師的課程 讚
週末就是要來上課看老師的影片啦
李老师的课就是通俗易懂
照這樣發展下來...
以後就會有各領域的Expert Net
再由這些Exper Net融合訓練出全知全能的God Net
然後最後God Net就說出: 痛みを感じろ痛みを考えろ
The End.
13:00 上一届留言的问题终于有同学帮我问了 感谢😆
想請問各位和老師
52:00 在老師講到 Dynamic Width Network 是可以讓 network 根據運算資源的多寡去自動調整他的寬度
腦袋中有個想法，因為看到寬度的這些圖，讓我想到跟 network pruning 以 neuron 來做為 pruning 單位的圖很像。
如果是以 pruning 的每一個 update 當作是一個能夠在考慮運算資源中的 network
( 以課堂上為例，在還沒看過 paper 的情況下，認為是隨機去刪除 25% , 50% 的 neuron 當作其餘選項的 network ，我的想法是用 pruning 的每一個 update 當作一個選項 )
這樣會有效提高每一個選項的 accuracy 嗎，還是只是多此一舉或者是跟原本Dynamic width的想法偏離了
以上想問 謝謝 !!
binary 的系数,但是节点还是实数吧，这样确实应该没有区别，因为 a*b=(ab)*1, 可以把实数表达的需要转嫁到节点上。
great leacture
想問一下老師有機會講到神經搜索架構嗎?
因為這方面網路上都講得蠻攏統的
感覺卷積層跟池化層好像
10:19 直接把 softmax 拔掉呢
的確也有KD是直接對score做L2-loss