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  • 新手一枚,大佬能解释下机器学习中什么是baseline吗? - 知乎
    有时候,你选择的 baseline 是你要研究的更广阔的框架下的一个特例,而你自己实现了框架下的其它方法,此时为了让系统之间只有一处不同,你可能会主动选择在框架下重新实现 baseline。 如果你是参加比赛,那么主办方常常会主动提供 baseline 系统。
  • SOTA,benchmark和baseline分别是什么意思? - 知乎
    baseline指的是一个基准,也叫基线,简单来说就是用来对比的一个参照对象,人们往往通过用和baseline比较性能的方式来凸出自己新提出的算法的优势。 在机器学习领域,baseline通常是一个广为人知的算法,可以是最基础同时性能又不错的算法,也可以是最先进
  • 数据集的benchmark和baseline指的是什么,一般有 . . . - 知乎
    baseline:baseline则是证明所提出的模型好坏的一个基准。 比如 ResNet 的提出需要证明它的优势在哪里,通过是与之前所提出的方法(如 VGG )在同一个数据集(也就是benchmark dataset)上运行进行对比。
  • 在计算机视觉论文中benchmark和baseline的区别,以及两者差别多大可以算作较为显著? - 知乎
    baseline:N-COUNT A baseline is a value or starting point on a scale with which other values can be compared 通俗的讲,一个算法被称为baseline,基本上表示 比这个算法性能还差的基本上不能接受的 ,除非方法上有革命性的创新点,而且还有巨大的改进空间和超越benchmark的潜力,只是
  • CS的人常说的baseline model是什么意思? - 知乎
    baseline是一种使用简单的启发式探索,统计规则,随机规则或该领域中先前常用的算法对已知问题及其数据集进行预测的方法。 它通常在正式的工作之前进行,为后面的工作的效果提供一个评估其表现的支撑,即后面提出的模型的性能表现至少要好于baseline。
  • 深度学习中的baseline怎么理解? - 知乎
    比如你设计了一个component,说它可以用于什么什么task或者可以提高表现,那你的baseline就应该是去掉这个component的网络结构。 或者就是用以前已经存在的方法(通常是比较常用的)作为某一块的solution,来对比体现出你的设计的优点。
  • baseline和benchmark有什么区别? - 知乎
    baseline主要关注自己提出的方法,比如最原始最简单的方法出来的结果(参照物)。 然后再这个基础上改进,增加各种组件,可以看出提升了多少,通过baseline我们可以知道这个方法能不能work,有多少提升。
  • 深度学习如何选择合适的baseline? - 知乎
    一般是将老模型在自己的环境下跑一遍做 baseline ,因为模型收 初始值 , 机器环境 还是影响比较大,所以一般都是在同一个环境下做对比比较有意义(例如新旧模型都在同一个环境下)。当然你复现论文的旧模型效果也不能差太多。


















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