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提前准备大量的数据,完成数据标注后,才能用于AI模型构建。 一般情况下,模型构建对输入的训练数据都是有要求的,比如图像分类,一类标签的数据至少20条,否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型,标注的数据越多,训练所得的模型质量更佳。 正因为如此,数据标注的工作显得有点繁重枯燥,数据多,工作重复。来自:百科的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自:百科
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本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目,并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(Ca来自:百科