论文中baseline是什么意思?
问题1:benchmark和baseline的区别?
在计算机视觉论文中benchmark和baseline的区别
问题2:经常在论文中看见baseline但是不明白里面是在写的什么?
其实就是你所做方法的基准模型,大家都是在这个模型的基础上进行改进,baseline在论文中就是对比效果用的。你用了什么什么方法之后效果比baseline好了多少,说明你的方法有用
问题3:什么样的paper叫baseline paper ?
baseline paper 意为研究过程中发表的文章。还没有完成整个研究,还没有形成完整的结论报告
问题四:在查找中看到知乎上的一个问题:深度学习论文中的baseline方法如何调参?
你提出了一个新的模型。在这时候要权衡你的输入维度规模和模型参数量,baseline模型要选多个经典的,尽可能少修改核心结构。你可以选resnet,densenet,可以修改一下层数和block数。训练策略方面要一致。例如:你说你的模型比resnet好,结果baseline却把resnet的核心结构改的面目全非,别人都不认可你这个baseline叫resnet,那自然是不行的。其实,如果你的数据集是私人的,之前没有人用他发表过论文,这baseline完全就是自己选,你就把解决你这个问题的最简单的,最朴素的,最容易理解的,没有其他什么trick的,谁都可以想到的方法来做baseline。例如,我这是一个图像分类的任务,我直接上resnet18训练。数据集可能不同,但任务的类型很有可能是相同的,找一找点相同任务类型的别的方法。例如图像分类,pix2pix等。
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