图像分类算法优化技巧：Bag of Tricks for Image Classification

论文复现对很多人而言难度都比较大，因为常常涉及很多细节，部分细节对于模型效果影响很大，但是却很少有文章介绍这些细节，前段时间正好看到这篇文章，再加上之前就有关注GluonCV，因此就抽空看了下这篇文章。这篇文章是亚马逊科学家介绍CNN网络调优的细节，许多实验是在图像分类算法做的，比如ResNet，作者不仅复现出原论文的结果，在许多网络结构上甚至超出原论文的效果，而且对于目标检测、图像分割算法同样有提升作用。目前这些复现结果都可以在GluonCV中找到：https://github.com/dmlc/gluon-cv， GluonCV是亚马逊推出的深度学习库，除了提供许多图像任务的论文复现结果，还提供了非常多常用的数据读取、模型构建的接口，大大降低了入门深度学习的门槛。因 ………………………………