中山大学金牌队伍分享获奖经验：如何玩转图像比赛

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雷锋。(公开号码:雷锋。科技评论出版社:你对最近的论文分享活动满意吗？你想看更多种类的共享内容吗？

有很多竞争，现在属于谷歌的kaggle是世界领先的数据科学和机器学习的开发者社区和竞争平台。它不仅为技术交流和竞争提供了许多机会，而且在竞争中表现出领导地位的团队将成为渴望人才的主要人工智能公司的目标，他们将被高薪诱惑“下水”。

卡格尔在国外受欢迎后，包括京东和阿里在内的许多中国公司都组织了自己的机器学习竞赛。今年6月京东数据算法大赛就是这种情况。除了提高自己的影响力，京东利用机会招募人才的想法也非常明显。随着中国企业的目标和机器学习/人工智能的热环境，中国的比赛将会越来越多，参赛队伍的整体水平也会越来越高，这也是一个很好的交流和自我测试的机会。

亲爱的读者，你被感动了吗？如果你很兴奋但是没有行动，是不是因为你觉得你没有好的队友，没有好的技术和比赛经验？

明天由雷研究会主办的学院派青年分享会将为您带来一剂良药。我们邀请了在kaggle上参加亚马逊竞赛的金牌团队成员告诉你他们的获胜方法。

本次学术青年分享会:形象竞赛的经验与方法在本次分享会上，我们邀请了中山大学cis实验室二年级研究生刘思聪。他的团队在卡格尔的亚马逊竞赛中赢得了金牌。他的共同主题是“形象竞赛的常规”。

刘思聪想分享的内容概要是:

单一模式建构:训练前模式的使用、神奇变化及效果

数据增强:如何在测试中选择合适的数据增强方法和数据增强

多重交叉验证:使用世界上所有的训练数据来准确评估模型的泛化性能

模型整合:平均装袋，装袋集合选择，注意堆叠

团队成员介绍

本次分享会时间:8月5日(周六)晚上8: 00(北京时间)

本次分享会地点:人工智能研究会微信群

添加一个群组观看和分享直播，长按识别或用手机扫描下面的二维码，进入人工智能研究所的微信交流群(公开号码:okweiwu)。8月5日(周六)晚上8点，活动将准时开始！

在直播过程中，你想问分享者的任何问题都可以在小组中提出，文本结束后，四川大学校友会将回答你的问题！

还有更多精彩的后续分享，请继续关注雷科技评论！

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