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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、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低来自:百科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储备,而且还可以让算法模型的准确率提升5来自:百科
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