实践心得：从读论文到复现到为开源贡献代码

摘要： 本文讲述了从在fast.ai库中读论文，到根据论文复制实验并做出改进，并将改进后的开源代码放入fast.ai库中。 介绍 去年我发现MOOC网上有大量的Keras和TensorKow教学视频，之后我从零开始学习及参加一些Kaggle比赛，并在二月底获得了fast.ai国际奖学金。去年秋天，当我在全力学习PyTorch时，我在feed中发现了一条关于新论文的推文：“平均权重会产生更广泛的局部

>>阅读原文<<