PaddlePaddle学习体验
完成了手写数字识别的任务:
第二天,我们学习了如何调节一个过拟合网络,将测试集的准确率调高。紧接着,又进行了目标识别基础知识的学习,老师讲解...
7日打卡营第四期(心得)
网络结构和算法,以及如何调整参数来对输出的结果进行调整。
最后,希望PaddlePaddle越来越好。
静等月底新的打卡营开启...
Python小白逆袭大神课程心得
十分喜欢,但对于我来说有一点问题,公司的网络好像加了一层墙,并下载不了模型,于是只能在aistudio上进行运行,对我来说有些不便,但是我...
飞桨图像分类0基础训练营学习心得
了。后来通过实例讲解了卷积神经网络基础,讲了图像分类竞赛的流程,并通过实战进行了演练,最后讲解了如何将模型部署到终端。这个课的难易程度,真的...
第三课-深度学习模型训练和关键参数调优
。BatchSize不宜过大,太大容易内存溢出,且一般为2次幂。
三、超参优化
1.基本概念
参数
超参数
常见的超参数有以下三类:
网络结构,包括...
图片翻译钜惠升级,最高节省25%费用
百度领先的神经网络机器翻译模型,翻译准确率行业领先。
API调用方式灵活:接入方便灵活,适用移动端、Web端,以及多种操作系统集成,快速上手...
学习笔记
过程,中间的几次作业我通过看视频和项目了解了实现的具体算法,而最耗费我时间和精力的是后面神经网络,图像分类和模型部署,之前没有接触过这方...
【AI达人养成营】
了解pp平台使用方法的步骤。这天的作业中我尝试了加网络深度,层数与滤波器数量实现特征金字塔化,添加bn归一化,随机失活降低过拟合,adam...
第二课笔记
(6)调整亮度、对比度、饱和度、色差等等(7)注入噪声(8)基于生成对抗网络GAN做数搪增强AutoAugment等
5、感知数据初步了解...
机器学习算法的好坏取决于
简单的那种算法。例如:Unet就是一个很好的算法,因为简单所以很容易被记住。再比如残差网络Resnet,整个架构就十分简单,且通用(在Tranformer以及其他模型中几乎都可以找到残差连接的模块)...
成都品茶工作室交流社区
随时随地进行在线交流,无论您身处何地,只要有网络,您就可以随时参与到这个大家庭中来。不仅如此,这个社区还拥有一批热心的志愿者,他们会时刻关注...