seokhyun2

  • 홈
  • 태그
  • 미디어로그
  • 위치로그
  • 방명록

DeepLearning/ETC 1

[Paper] Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt

https://arxiv.org/abs/1912.02292 Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt We show that a variety of modern deep learning tasks exhibit a "double-descent" phenomenon where, as we increase model size, performance first gets worse and then gets better. Moreover, we show that double descent occurs not just as a function of model siz arxiv.org 이 논문은 하버드 대학과 OpenAI에서 작성한 논문입니다. 기존에는..

DeepLearning/ETC 2019.12.19
이전
1
다음
더보기
프로필사진

seokhyun2

  • 개발자 블로그 (87)
    • ML OPS (12)
      • Inference & Serving (6)
      • Experiment Management (1)
      • Vector Search (2)
    • DeepLearning (8)
      • Service (6)
      • Natural Language Processing (1)
      • ETC (1)
    • python (24)
      • SQLAlchemy (3)
      • fastapi (4)
    • ETC (33)
      • Ubuntu (4)
      • Kubernetes (2)
      • Docker (4)
      • Redis (2)
      • MySQL (3)
      • Kafka (3)
      • VScode (2)
      • Git (3)
      • Pattern (1)
      • Svelte (1)
      • Kotlin (1)
      • Elasticsearch (7)
    • 나의 이야기 (10)

Tag

docker, 글또, tf2.0, TensorFlow, deep learning, flask, deep learning model serving, MLOps, Inference, serving, Elasticsearch, Python, fastapi, 파이썬, onnx, tensorflow serving, MySQL, index, 엘라스틱서치, pytorch,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/11   »
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

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바