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- 卷积神经网络调整过拟合 内容精选 换一换
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型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章来自:百科
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LeCun等人构建的卷积神经网络LeNet-5在手写数字识别问题中取得成功 ,被誉为卷积神经网络的“Hello Word”。LeNet-5以及在此之后产生的变体定义了现代卷积神经网络的基本结构,可谓入门级神经网络模型。本次实践使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由输入层、卷积层、池化来自:百科框架管理器离线模型生成介绍 时间:2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例,在深度学习框架下构造好相应的网络模型,并且训练好原始数据,再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等,最终生成调优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。来自:百科
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神将教你从0到1通关 图像识别 !!帮你实现当下热门的垃圾分类、自动驾驶技术。 【赛事简介】 本次比赛为AI主题赛中的挑战赛。选手可以使用卷积神经网络对生活中的街道场景进行识别。选手可重复提交代码,直到代码完美为止。 【参赛对象】 对AI感兴趣且年满18岁的开发者均可报名参加。 【报名须知】来自:百科