티스토리 뷰
https://github.com/ultralytics/ultralytics/commit/8940a27bdb26895f09a1554514a9a46312aa89c3
모델이 업데이트 되는 이터레이션수에 따라서 그 수가 큰 경우 SGD를 사용하도록, 아닌 경우 AdamW로 optimizer 가 세팅되도록 바뀌었다. 꽤나 큰 변화 같아서 기록해둔다. 실험적 결과가 있는지 코멘트를 달기는 했다.
'Deep Learning' 카테고리의 다른 글
비디오 입력 모델 개발 과정에서 발생한 실수 (3) | 2023.06.25 |
---|---|
기록용 ignite optimizer multi groups warmup 관련 (0) | 2023.06.11 |
CLIP 비교 벤치마크 자료 (0) | 2023.06.07 |
[PyTorch] timm vit 모델 이미지 사이즈 정의 방법 (0) | 2023.05.29 |
Hockey Fight Detection Dataset (0) | 2023.05.21 |
댓글
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 이분탐색
- Lowest Common Ancestor
- 백준 1766
- 위상 정렬 알고리즘
- 단축키
- 백트래킹
- 인공지능을 위한 선형대수
- 조합
- 문제집
- MOT
- ㅂ
- LCA
- 백준 11053
- 백준
- 백준 11437
- 순열
- 가장 긴 증가하는 부분 수열
- PyCharm
- cosine
- FairMOT
- C++ Deploy
- 파이참
- 자료구조
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함