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原標題:簡單通用:視覺基礎網絡最高3倍無損訓練加速,清華EfficientTrain++入選TPAMI 2024
關鍵字:模型,低頻,數據,字節跳動,報告
文章來源:機器之心
內容字數:11033字
內容摘要:
AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本論文作者王語霖是清華大學自動化系 2019 級直博生,師從吳澄院士和黃高副教授,主要研究方向為高效深度學習、計算機視覺等。他曾以第一作者在 TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV 等期刊、會議上發表論文,曾獲百度獎學金、微軟學者、CCF-CV 學術新銳獎、字節跳動獎學金等榮譽。個人主頁:wyl.cool
本文主要介紹剛剛被 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)錄用的一篇文章:EfficientTrain++: Generalized Curriculum Learning for Efficient Visual Backbon
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