<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Ninhydrin</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Ninhydrin/</author_url>
  <blog_title>にんひどりんはんのう</blog_title>
  <blog_url>https://ninhydrin.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>ResNet</anon>
    <anon>論文読み</anon>
  </categories>
  <description>arxiv.org 少々雑なまとめ。微妙におかしいところがあるかもなので勘弁。ILSVRC2012の画像分類タスクの精度がモデルの評価としてよく使われている。 モデルの精度は以下の式と考えられる。がモデルのアーキテクチャ、が学習手続き、が測定時のノイズ(過学習やmaxのモデル選択なども含める)。 ここでいう学習手続きとはepoch数やバッチサイズ、augmentationなど。 異なるアーキテクチャを比較するときに同じ学習手続きが最適とは限らず、学習手続きの選択によってどちらかのアーキテクチャを暗黙的に有利にしていることがある。 ResNet-50は比較対象として良く採用されるが、精度としては…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fninhydrin.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F10%2F07%2F102744&quot; title=&quot; [論文メモ] ResNet strikes back: An improved training procedure in timm - にんひどりんはんのう&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/N/Ninhydrin/20211005/20211005101131.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-10-07 10:27:44</published>
  <title> [論文メモ] ResNet strikes back: An improved training procedure in timm</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://ninhydrin.hatenablog.com/entry/2021/10/07/102744</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
