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- 深度学习如何获取样本 内容精选 换一换
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00，擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。来自：百科regionID是使用密钥所属region的ID,可在地区和终端节点页面获取; domainID是使用密钥所属帐号的帐号ID,获取方法参见获取帐号ID和用户ID; key_id是从 数据加密 服务创建的密钥ID,获取方法请参见查看密钥。 ProjectID string 否 SSE-K来自：百科
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模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资源受限：相对云上资源的海量易获取，边侧资源受限（算力、供电、场地等均受限），建设与维护成本更高。来自：百科![]()
项类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量来自：百科![]()
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