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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
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对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得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。来自：百科![]()
通过验证的样本都收纳到数据集中，然后用这些标注数据进行第一版的目标识别模型训练。 训练出来的模型只是利用传统图像处理能够识别成功的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 内容审核-图像应用场景 内容审核-图像应用场景 时间：2020-09-15 16:28:30 内容审核-图像Moderation(Image)，基于深度学习的图像智能审核方案，准确识别图片中的涉黄、涉政涉暴、涉政敏感人物、广告、不良场景等内容，识别快速准确，帮助企业降低人力审核成本来自：百科![]()
高并行计算与片内 RAM 资源灵活匹配，适用于高性能视频图像处理场景 低时延 快速的外存访问技术，适用于超高清和视频直播等低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算来自：百科
