OCR 识别训练问题
数据， 准确率 才 hmean:0.4588428735733032 太低了，想 优化，他的配置文件，我想优化参数都没有几个 ...
bsg文件过大，导致初始化很慢
", Toast.LENGTH_LONG).show(); Log.e(TAG, "准备就绪，可以开始说话");}
这个方法的时间就很长，这个该如何优化呢。现在bsg文件150k左右，以后可能还会更大。有好的方法优化么？...
神经网络训练过程的超参数调节
。
每个神经网络都会有最佳超参数组合，超参数调整的主要内容有：卷积核核大小、神经网络层数、激活函数、损失函数、所用的优化器（梯度下降...
[AI达人养成营]知识总结
关于花样滑冰选手的骨骼点动作识别大赛
采用飞桨提供的PaddleVideo框架中的优化后的模型AGCN，获取更高的精度。
主要...
xgboost和gbdt区别
从优化的角度来看待这个问题 1、gbdt是一种使用数值优化的过程，使用最速下降法来求解损失函数的最优解，其中用牛顿法求解参数更新的步长...
【5.7升级】UNIT系统词槽上新了
系统词槽作为UNIT平台最基础的预置能力，能够为开发者提供通用的词槽识别功能，并且伴随着UNIT的不断发展在持续的丰富和优化。
为了助力...
blackhole据说很好用
win10 下的blackhole 0.3.1+5.g4015d80.dirty版本，主要测试大数据下内存使用表现，电脑为win10，内存...
【颁奖】第一期百度大脑新品体验师
://ai.baidu.com/forum/topic/show/942700 ）
经过一个月的时间
特别感谢大家贡献了很多优质的使用攻略、产品优化建议等，我们会根据...
训练方式调参技巧
三类：网络结构（神经元数量），优化参数（优化器，学习率，衰减策略），正则化系数
学习率的调整太大，可能会不收敛，太小可能会训练得很慢，一般是使用...
神经网络训练过程的超参数调节
。
每个神经网络都会有最佳超参数组合，超参数调整的主要内容有：卷积核核大小、神经网络层数、激活函数、损失函数、所用的优化器（梯度下降...
百度AI达人创造营第三课笔记
。 配置学习率衰减策略时，训练的上限轮数一定要计算正确。 BatchSize不宜过大，太大容易内存溢出，且一般为2次幂
超参优化...
