百度飞桨七天打卡小结
:网络结构不够灵活,输入尺度改变相应的全连接层结构也要变化;并且模型参数量巨大,难以训练以及占用太多的存储空间。在此基础上改进即有了卷积...
【8.19升级】结构化知识问答、智能翻译上线啦
您需要的!-----------------------------------------------------
一 全新能力升级
1. 创新技术模块全新上线 结构化知识问答技能:提供结构化...
深度学习七日入门CV心得体会
通过这个比赛,我学会了神经网络如何喂入数据,如何处理数据,对如何选择网络等有了一个新的认识。第六课是模型压缩,学会了如何基于通道裁剪,量化...
飞桨深度学习疫情特辑打卡营-心得体会
:基于VGG的口罩识别。第五课-模型压缩,项目实践:基于paddleSlim模型压缩比赛:人流密度测量
经过这一期的课程,实现了自己的第一个...
深度学习7日入门 CV疫情入门学习心得
的核心阶段以DNN-CNN-VGG层层递进,这也正好是CV各个时代奠基性的网络,这些都是现在最流行的,最常用的一些模型,我也会接着研究研究,争取...
在线部署卷积报错
版本1.7.0 py3
推理模型在notebook里用cpu测试没有出现问题,但在在线推理上报错,conv_bn_layer来自官方...
学习笔记数据获取与处理
课程目的数据的获取途径数据处理与标注数据预处理方法模型训练评估一、数据集的获取
百度AI Studio,Kaggle、天池、讯飞等平台...
神经网络训练过程的超参数调节
模型选择: 解决一个具体问题时,先看PaddleHu,再看PaddleX能不能实现,如果前两者都不行,则考虑PaddleD等模...
【AI达人养成营】自我总结
。之后就是训练模型这一块了,搭建网络不是主要的,因为哪怕不会搭也可以用官方的预训练模型或者现成的网络,我感觉最主要的地方还是数据处理吧,可能因为...
生成对抗网络的基本原理
的距离减小。 生成对抗网络模型结构如下: 1、训练过程1、分为生成网络G和对抗网络D,对抗网络G是用于生成数据,对抗网络是用于判断...