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*28像素,像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的,但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训来自:百科推理引擎主要利用加载好的模型和输入的数据流完成神经网络的前向计算。 4、在模型推理引擎输出结果后,后处理引擎再对模型推理引擎输出的数据进行后续处理,如图像识别的加框和加标识等处理操作。 计算引擎流程图中每一个具体数据处理的节点就是计算引擎,数据流按照编排好的路径流过每个引擎时,分来自:百科
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