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百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解
参数。 超参数不同,最终得到的模型也是不同的。 一般来说,超参数有:学习率,迭次数,网络的层数,每层神经元的个数等等。 常见的超参数有以下...
模型端侧加速哪家强?EasyEdge平台技术内核
,如图13所示。为了应对这种情况,EasyEdge集成了后校准技术,通过多次迭以寻找更合适的阈值,使量化后INT8数据分布和量化前FP32...
PaddlePaddle搭建工业级ICNET应用
/30000/" --use_gpu=True   在进行30000次迭后得到的模型在验证数据集上验证的结果为:mean_IoU=67.25...
如何用Paddle搭建一个简单的神经网络?
= fluid.Executor(cpu) exe.run(fluid.default_startup_program()) ##开始训练,迭100次...
2017,我们所经历的一切
关闭,在监管和市场双重作用下,大浪淘沙已经开启。 正如某位投资人说的,“一切泡沫终究被戳穿,不合理终归被合理所取”。 从上半年一窝蜂扎进...
时序数据+AI!边云融合时序时空数据库技术解读
服务水平。 最后,在百度自动驾驶的应用案例中,为保证自动驾驶的安全,以及迭自动驾驶模型,也适用了天工时序时空数据库来存储实时采集的每辆车...
课程实录-EasyDL为猎头企业实现复杂文本分类
之后我们迭了大概有8个版本,最后才把这个模型训练到基本符合我们业务需求的准确性。 刚才举学校和专业的例子,这其实只是例子,可能我们业务场景...
AI时代的无用户界面设计
,他们都有一个共同的特点:把信息放在了最重要的位置。 信息的兴起 手机功能现在正在无穷尽的被迭 Matti Makkonen是一名几个月...
飞桨领航团第三课笔记
取值不同的,且不同的训练任务往往需要不同的超参数。 超参数不同,最终得到的模型也是不同的。 一般来说,超参数有:学习率,迭次数,网络的层数...
垃圾分类与AI的反碎片之旅
,是增加厨余垃圾分拣这个环节,因为识别难度大增。严格的说,没有自动破袋+厨余垃圾识别的前两产品,只能叫“自动分类柜”,只有这两个功能完备了,才能...
百度大脑斩获10项CVPR 2019竞赛冠军
挑战。 作为该项比赛的冠军,百度在活体检测方向已积累百万级的攻击图像数据,持续研发迭了多模态(Depth、IR、RGB)、双端(云端...
Apache Geode 的 Spring 数据
对 PDX 的完整讨论超出了本文档的范围,但使用 PDX 进行序列化是 Java 序列化的更好替方法,具有以下优点: PDX 使用集中式类型...
百度智能云携手合作伙伴共创『云智一体』繁荣新生态
智慧城市事业部生态合作总监周波分享了全新的“1+1+4”百度智慧城市全景图,具体来说,包含一个底座筑基:云智一体,自主可控新一智能政务云...
每秒创建百万文件 百度沧海·文件存储CFS新架构
。 要想达到以上目标,百度沧海·文件存储 CFS 给出的技术解答是设计新一的 Namespace 子系统,在实现创建文件每秒百万级...
百度智能云遇到三一重机,工程机械维保有了新方案
、生产环节,售后维修服务有着相当大的比重。毕竟工程机械属于重要的生产资料,属于客户谋生的生产工具,在很大程度上有着不可替性,一旦机器出现故障...
2020深度学习开发者峰会圆满结束
科技的创新迭。当下,中国开源力量正在影响全球的科技创新。同时,在以深度学习为代表的人工智能发展浪潮中,产业界已经成为驱动开源开放的重要力量...
【深圳站】百度大脑创新论坛地产物业专场解析!
机器人、无人车、刷脸门禁……这才是百度大脑眼中的AI地产物业   无人车帮你打扫小区、送快递;小区门禁靠刷脸,替了钥匙和门禁卡;再加上...
垃圾分类与AI的反碎片之旅
真正的挑战,是增加厨余垃圾分拣这个环节,因为识别难度大增。严格的说,没有自动破袋+厨余垃圾识别的前两产品,只能叫“自动分类柜”,只有...
百度AI的2020
部署,量产约2万片,性能相比 T4 GPU 提升1.5-3倍;二百度昆仑芯片将在2021年上半年量产,与百度昆仑1相比性能将提升3倍...
课程实录-EasyDL-Jetson部署方案解析
,反复多次迭,剩下的数据可以一键标注或者大家手动结束这样的流程。 EasyDL还对数据预处理提供了自动数据增强的功能,这里有两个问题...
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