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人像分割服务升级 模型精度更高 分割效果更精细
后期处理等场景。 本次人像分割服务的升级,不但全面优化了算法模型,还对分割结果进行了更加完善的预处理,使整体分割效果更精准、精细! 主要升级内容...
强化学习七日打卡营总结
等方面     强化学习是怎么办到的--主要通过策略去探索,一步步学习,通过与环境交互得到反馈,然后优化算法   基于表格型方法求解RL...
第三节 深度学习模型前置基础
CIFAR-10数据集的图像10分类 gMLP算法 场景任务 目标检测:昆虫检测 人像分割   超参优化: 参数是从训练数据中学到的,属于...
机器的思考故事:计算机能学会牛顿第二定律吗?
本文从“牛顿第二定律”入手,介绍机器学习的思考过程,以及在过程中如何确定模型参数,模型三个关键部分(假设、评价、优化)该如何应用...
AI快车道:图像语义分割专场+预训练模型管理工具
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百度飞桨第三课 | 深度学习模型训练和关键参数调优详解
模型 通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作,包括设置模型优化器,Loss计算方法,精度计算方法等。 2. 使用...
强化学习7日打卡营总结
为:强化学习是一种优化智能体在环境中行为的一种方法。根据环境反馈的奖励,调整智能体的行为策略,提升智能体实现目标的能力。 强化学习与其他...
AI达人创造营第三课笔记
深度学习模型训练和关键参数调优详解面向应用场景,从模型选择、模型训练、超参优化和效果展示四个方面进行模型开发。 一、模型选择从任务类型出发...
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