Mastering Model Optimization: Cyclical Learning Rates in Computer Vision
CLR 提高了计算机视觉的速度、准确性和泛化能力。文章《掌握模型优化：计算机视觉中的周期性学习率》首先出现在 Spritle 软件上。
Learning Science, Expertise, and the Future of Work with Dr. Bror Saxberg
在本期节目中，主持人 Michael Palmer 欢迎 LearningForge 创始人 Bror Saxberg 博士回来继续探索学习及其对未来的影响。我们深入探讨了工作记忆与长期记忆、刻意练习和 10,000 小时规则等核心概念，以及最新研究揭示的学习率差异（和相似之处）。Saxberg 博士强调了大脑的终身神经可塑性和获得新技能和知识的潜力。然后，对话转向更广泛的专业知识，包括认知科学家如何研究它以及专业技能“半衰期”的下降。Bror 和 Michael 讨论了组织培训、组合专业知识的创造力以及人类独特的共享意义能力。根据最近的一项研究，我们探讨了如何改善学习环境和动机，以帮助加速各
Understanding and Implementing Loss Functions in PyTorch and Their Role in Machine Learning
为什么重要：PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。
