每日三篇 | KMNIST数据集；DropMax正则化；Inst2Vec程序指令嵌入

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KMNIST Dataset

MNIST不能代表现代计算机视觉任务，深度学习社区在这一方面已经取得共识。新版的TensorFlow入门文档就把MNIST换成了Fashion-MNIST。而CODH在NIPS 2018上发表的KMNIST数据集则是另一个MNIST替代品。该数据集的任务是分类日文崩し字（日文古籍常用的书写体）。类似MNIST，KMNIST包含70000张28x28的灰度图像，共有10个分类。

地址：http://codh.rois.ac.jp/kmnist/

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DropMax: Adaptive Variational Softmax

韩国科学技术学院和牛津大学的研究人员在NIPS 2018上提出了一种新的随机softmax分类器，DropMax。DropMax在每次迭代中随机抛弃一些非目标分类，从而起到正则化作用。某种意义上，这种做法有点像boosting集成学习。因为分类任务中softmax层几乎是标配，所以DropMax的适用范围很广，可以应用于各种网络架构。

地址：http://papers.nips.cc/paper/7371-dropmax-adaptive-variational-softmax

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Neural Code Comprehension: A Learnable Representation of Code Semantics

ETH的Tal Ben-Nun、Alice Shoshana Jakobovits、Torsten Hoefler在NIPS 2018上发表了一种新的学习代码语义的技术，基于独立于源编程语言的中间表示（IR）学习指令嵌入Inst2Vec。

地址：http://papers.nips.cc/paper/7617-neural-code-comprehension-a-learnable-representation-of-code-semantics

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