Reproducibility Challenge: Re-implementation of CheXNet using TensorFlow

Автор: DagsHub

Загружено: 2022-08-25

Просмотров: 834

Описание: In this video, Jinen presents the reimplementation of the CheXNet paper he worked on with Nir.

Learn how they tackled the task at hand, the challenges they faced, blind spots that weren't covered in the paper, and how they managed to overcome all of this and even beat the SOTA results!

This is an excellent session for anyone interested in reproducing papers but not sure where to start.

The repo: https://dagshub.com/nirbarazida/CheXNet
The paper: https://arxiv.org/abs/1711.05225

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Reproducibility Challenge: Re-implementation of CheXNet using TensorFlow

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Automate the Labeling Process with Label Studio and DagsHub

Automate the Labeling Process with Label Studio and DagsHub

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning

Chest X-Ray Medical Diagnosis with Deep Learning

Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?

Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Понимание сталей и термообработки

Понимание сталей и термообработки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

CheXNet "Production" Pipeline Creation

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

DagsHub Learning: Automate Your Labeling Process

DagsHub Learning: Automate Your Labeling Process

Понимание GD&T

🌲 Machine Learning in Agriculture: Scaling AI for Crop Management with Dror Haor

🌲 Machine Learning in Agriculture: Scaling AI for Crop Management with Dror Haor