Почему CNN, обученная на ImageNet, считается отличным выбором в качестве базовой модели
Существует две основные причины:
✅ Огромное количество изображений в наборе данных ImageNet обеспечивает генерализацию модели CNN для других доменов, таких как гистопатология, которая значительно отличается от исходного домена, на котором модель была изначально обучена (например, изображения кошек и собак).
✅ Обученная на ImageNet CNN создает массив разнообразных визуальных паттернов, так как этот набор данных включает 1 000 различных категорий.
Почему CNN, обученная на ImageNet, считается отличным выбором в качестве базовой модели
Существует две основные причины:
✅ Огромное количество изображений в наборе данных ImageNet обеспечивает генерализацию модели CNN для других доменов, таких как гистопатология, которая значительно отличается от исходного домена, на котором модель была изначально обучена (например, изображения кошек и собак).
✅ Обученная на ImageNet CNN создает массив разнообразных визуальных паттернов, так как этот набор данных включает 1 000 различных категорий.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Why Telegram?
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp
