19:57:18	 From Антон Панов : +
19:57:40	 From OTUS Онлайн-образование : https://otus.ru/polls/4602/
19:59:00	 From Антон Панов : +
20:00:47	 From MainSpec : +
20:00:48	 From Anton Pekarskii : +
20:00:48	 From Roman Novokshanov : +
20:02:07	 From MainSpec : +
20:02:11	 From Alexander Nozdrin : -
20:02:13	 From Nickolay Bobrov : Перезагрузка сверху
20:02:16	 From Anton Pekarskii : -
20:02:16	 From Roman Novokshanov : -
20:02:17	 From Nickolay Bobrov : справа
20:02:17	 From Oleg : -
20:02:28	 From Nickolay Bobrov : ))))
20:02:31	 From Nickolay Bobrov : Я успел
20:02:47	 From MainSpec : На ResNet34 одну домашку тестировал
20:07:52	 From Alexander Nozdrin : +
20:08:08	 From Anton Pekarskii : +
20:08:10	 From Roman Novokshanov : +
20:08:22	 From Alexander Nozdrin : А что с количеством входов и выходов при предобучении и собственно обучении?
20:14:51	 From Oleg : но ведь когда мы добавим слои - учим же мы всю сеть целиком, значит и первые слои тоже будут переобучены, нет?
20:17:23	 From Oleg : тогда следующий вопрос: а как мы можем быть уверены, что замороженные слои обучены правильно под новую задачу?
20:22:30	 From Alexander Nozdrin : -
20:22:34	 From Oleg : -
20:29:06	 From Oleg : то есть используем автокодировщик?
20:29:21	 From Nickolay Bobrov : просто слой на котормо режем
20:31:55	 From Nickolay Bobrov : То есть первые слои переобучаем так чтобы на выходе распредления были одинаковые?
20:35:36	 From Oleg : -
20:35:36	 From Nickolay Bobrov : в коде надо посмотреть, на словах понятно
20:35:39	 From Alexander Nozdrin : +/-
20:38:20	 From Nickolay Bobrov : Идея еще понятней стало +
20:38:32	 From Alexander Nozdrin : Не очень понятно, что в таком случае нам дают данные без лейблов на входе, если мы для них не обновляем веса
20:42:24	 From Nickolay Bobrov : А как лоссы комбинруются при обратном распространии на слое признаков? Суммирование?
20:42:51	 From Anton Pekarskii : А поченму его в GANе не использовали? Gradient reversal layer
20:47:58	 From Nickolay Bobrov : от эпох зависит или от на каждой эпохе постепенно открывается?
20:54:41	 From Anton Pekarskii : -
20:54:42	 From Nickolay Bobrov : -
20:54:43	 From Alexander Nozdrin : -
20:54:44	 From Oleg : -
20:58:54	 From MainSpec : +
20:58:54	 From Anton Pekarskii : +
20:58:55	 From Alexander Nozdrin : +
21:06:53	 From Nickolay Bobrov : клиссифактор надо предобучить?
21:12:32	 From Nickolay Bobrov : А можно еще раз проговорить, почему у нас разность лосов. Получается мы же уменьшаем лосс. Так как он всегда положителен?
21:18:07	 From Nickolay Bobrov : То есть в общем случае понятно. Что так как мы вычитаем вектора. получаем замедляем обучение с изменением направления шага?
21:20:16	 From Anton Pekarskii : +
21:21:03	 From Nickolay Bobrov : ну смотрите, у нас же все равно общий лосс это разность. они скачут при кажом обратном распространеии. Если мы их вычитем, то общий вектор движения обратного расрпотрания обычно уменьшается. И вместе с этим мы зменяем направление самомго вектора, так как по кажому измерению кофициенту скачут. Это если в многомерном пространстве представлять. Ну это кка я понял
21:26:06	 From Nickolay Bobrov : Ну короче все равно не очен понятно почему так. На потом оставим )))
21:40:33	 From MainSpec : -
21:40:35	 From OTUS Онлайн-образование : https://otus.ru/polls/4602/
21:40:48	 From Alexander Nozdrin : -
21:41:17	 From Alexander Nozdrin : Спасибо
21:41:30	 From Anton Pekarskii : Спасибо