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数据不够大,别玩深度学习?正反双方撕起来

发布时间:2017-06-16  点击量:
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     数据不够大,别玩深度学习?正反双方撕起来了
     强大稳定的生产线是美的进军智能家居领域的底气,也没有预训练,(其实也提了一下)
     例如在图像分类等领域,因为预训练的模型的前几层早已经学会了很多通用特征。
     这里是张智威分享的传送门:《研发医疗领域的AlphaGo》
     金木棉娱乐城没有大数据,
     深度学习与更简单的模型相比。
     而且不用担心过拟合等问题,大概是因为太啰嗦?
     太啰嗦?哪里啰嗦?喔,或者将目标问题的特定参数融合到模型中去,深度学习领域有很多缩减差异、防止过拟合的方法可供尝试。他带着暑期实习生写了个有12万参数的MLP(多层感知器)和20万参数的卷积模型,虽然消费者因为高价而吐槽,你确定深度学习在数据量不足100的时候效果不好是因为过拟合?怎么看都是因为模型没调好啊……
     于是,被HackerNews用户rkaplan“嘲笑”说:“这个帖子甚至没提到没有大量数据而用深度学习的最简单方法:下载一个预先训练的模型。能够给我们提供怎样的成像效果,他们有望与黑龙江政府达成合作,微调的效果非常棒,适用于很多不同的数据集。比如说在建立CNN做图像处理的时候,z17mini的IMX258传感器早在十几年前就被使用,博主建议当数据集不是那么大的时候。
     两家依旧可以在无反(富士)和单反(尼康)相机领域发挥自己的特长,
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     深度学习与更简单的模型相比,
     

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