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从小白到架构师，不为过去蹉跎，珍惜当下
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近年来，针对图像任务的神经网络架构搜索逐渐成为了各大研究机构和业界关注的「明星技术」。然而，针对视频理解的神经网络架构搜索却由于其在时空上的复杂性而鲜为研究人员所涉及。近日，来自谷歌机器人的研究科学家 Michael S. Ryoo 和实习研究员 AJ P
既然我们的目标是做到高可用，那么我们就有必要先明确清楚高可用的含义，并通过拆解目标，让目标可以被量化。按照我的理解，可以将目标按照以下三条进行拆解：。这一点需要多说两句，有关“恢复业务”和“解决问题”之间的区别，这两个词也正好说明了线上出现故障后，我们解决
因此与一般的图像锐化或清晰度调整不同，图像超分辨率任务有着更高的要求。目前已有的超分辨率模型大多数都是人工设计的，它们很难进行压缩或者微调。与当前最优超分辨率方法的对比该模型训练完成后，研究者在常用超分辨率任务测试数据集上将其与当前最优方法进行了对比。公平
TorchGAN 是基于 PyTorch 的 GAN 设计开发框架。该框架旨在为流行的 GAN 提供构造模块，且允许为前沿研究进行定制化。在数据集上尝试流行的 GAN 模型；对传统损失函数、架构等插入新的损失函数、新的架构等；用多种 logging 后端无
选自Google AI Blog，作者： Mingxing Tan，机器之心编译。目前开发者可以使用非常多的移动端 CNN 架构，也可以在机器上训练新颖的视觉模型并部署到手机端。但各种各样的移动端任务可能并不能借助已有的 CNN 架构达到非常好的效果，因此
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