Meta Pseudo Labels

  Рет қаралды 7,398

Connor Shorten

Connor Shorten

Күн бұрын

Пікірлер: 10
@connor-shorten
@connor-shorten 4 жыл бұрын
1:34 Meta Pseudo Labels Overview 3:14 Examples of Target Distributions 5:34 Phases of MPL Training 6:30 Gradient through a Gradient 9:14 ReducedMPL 10:00 Semi-Supervised Learning 11:08 Results 14:41 What is the Teacher doing in MPL? 16:15 Generative Teaching Networks
@marieg41
@marieg41 4 жыл бұрын
Thank you! Bring all these papers information in the same video is a pretty good approach!
@connor-shorten
@connor-shorten 4 жыл бұрын
Thank you so much!! I think it's really important to look at new papers in the context of previous research, hopefully I'll get better at this as I read more papers!
@junhopark3299
@junhopark3299 3 жыл бұрын
where did you find reduced MPL figure in 9:30? I can't find in arxiv version and cvpr openaccess version
@darjansalaj6822
@darjansalaj6822 4 жыл бұрын
Thanks for the great summary
@connor-shorten
@connor-shorten 4 жыл бұрын
Thank you for watching!
@jjo3655
@jjo3655 2 жыл бұрын
What would be the disadvantages with MPL you think?
@christianleininger2954
@christianleininger2954 4 жыл бұрын
I like your videos Good job !
@connor-shorten
@connor-shorten 4 жыл бұрын
Thank you!
@2107mann
@2107mann 4 жыл бұрын
First Comment
FixMatch
18:10
Connor Shorten
Рет қаралды 5 М.
Evolving Normalization-Activation Layers
14:55
Connor Shorten
Рет қаралды 4,2 М.
Каха и дочка
00:28
К-Media
Рет қаралды 3,4 МЛН
When you have a very capricious child 😂😘👍
00:16
Like Asiya
Рет қаралды 18 МЛН
Что-что Мурсдей говорит? 💭 #симбочка #симба #мурсдей
00:19
Momentum Contrastive Learning
19:51
Connor Shorten
Рет қаралды 14 М.
AugMax Explained!
36:30
Connor Shorten
Рет қаралды 5 М.
Contrastive Clustering with SwAV
18:47
Connor Shorten
Рет қаралды 11 М.
SimCLR Explained!
20:06
Connor Shorten
Рет қаралды 22 М.
Vincent Warmerdam - Bulk Labelling Techniques
32:55
PyData
Рет қаралды 1,5 М.
Deep Learning for Tabular Data: A Bag of Tricks | ODSC 2020
21:45
Каха и дочка
00:28
К-Media
Рет қаралды 3,4 МЛН