模型训练

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TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 模型的本地训练与评估

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Alex 2020 年 9 月 25 日

「导语」模型的训练与评估是整个机器学习任务流程的核心环节。只有掌握了正确的训练与评估方法,并灵活使用,才能使我们更加快速地进行实验分析与验证,从而对模型有更加深刻的理解。

有限数据量如何最大化提升模型效果?百度工程师构建数据增强服务

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百度大脑 2020 年 8 月 13 日

在AI模型开发的过程中,许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步,一个拥有出色效果的深度学习模型,支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。因此,提升模型的效果的通用方法是增加数据的数量和多样性。但在实践中,收集数目庞大的高质量数据并

AI 大有可为:NAIE 平台助力垃圾分类

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华为云开发者社区 2020 年 7 月 29 日

摘要:生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点,如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要。AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点。

EasyDL 的数据集、模型与代码的版本管理:灵活管理效率提升

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百度大脑 2020 年 8 月 6 日

在模型开发的全流程中,无论是数据准备、模型迭代、代码修改,用户会从多个角度对模型进行调整,以获得更优秀的模型效果。使用EasyDL平台的开发者可以对于不同环节中产生的多个数据集、模型与代码版本,通过进行精细化的管理,简便地进行回溯比对与错误定位。

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