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Aprendizaje Profundo para Visión Artificial

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  • Semana 2 - Clases 2 y 3
  • Semana 3 - Clases 3 (cont.) y 4
  • Semana 4 - Clases 5 y 6
  • Semana 5 - Clase 7
  • Semana 5 - Clases 8 y 9
  • Semana 6 - Clases 10, 11 y 12
  • Semana 7 - Clases 13 y 14
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  • Semana 9 - Clases 16 y 17
  • Semana 10 - Clases 18 y 19
  • Semana 11 - Control 3 y Clase 20
  • Ediciones anteriores
    • Los estudiantes deben
      Marcar como hecha

      Clase 7

      • Redes Neuronales: Regularización

    • Clase 7 - Slides URL
      Los estudiantes deben
      Marcar como hecha
    • "Deep learning" Goodfellow, Bengio, Courville, 2016. MIT press. (Capítulo 7) URL
      Los estudiantes deben
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    • Srivastava, N., Hinton, G.E., Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Salakhutdinov, R., "Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting." JMLR, 2014 URL
      Los estudiantes deben
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    • Wan, Zeiler, Zhang, LeCun, Fergus - Regularization of Neural Networks using DropConnect - ICML 2013 Archivo
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    • Keskar et al. On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima, ICLR 2017 Archivo
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    • "Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout", DeVries & Taylor, Arxiv 2017 Archivo
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    • Huang, G., Li, Y., Pleiss, G., Liu, Z., Hopcroft, J.E. and Weinberger, K.Q., “Snapshot ensembles: Train 1, get M for free.” ICLR 2017 Archivo
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