- 上一篇讲到的：>>点我查看 几个小实践带你两天快速上手MindSpore（上）1.MindSpore端边云统一格式— — MindIR2.华为智慧终端背后的黑科技— —超轻量AI引擎MindSpore Lite今天将为继续大家带来：1.一键部署在线推理服务— —MindSpore Serving2.AI数据高速加载直通车— —单节点数据缓存3.快速定位模型精度问题— —MindSpore调试... 上一篇讲到的：>>点我查看 几个小实践带你两天快速上手MindSpore（上）1.MindSpore端边云统一格式— — MindIR2.华为智慧终端背后的黑科技— —超轻量AI引擎MindSpore Lite今天将为继续大家带来：1.一键部署在线推理服务— —MindSpore Serving2.AI数据高速加载直通车— —单节点数据缓存3.快速定位模型精度问题— —MindSpore调试...
- 正则化的主要目的是为了防止过拟合，而它的本质是约束（限制）要优化的参数。通常我们通过在Cost function误差函数中添加惩罚项来实现正则化。当然，正则化有其缺点，那就是引入正则化可能会引起“too much regularization”而产生误差。问：对于正则化，有使模型“简单”的优点，这其中”简单”怎么理解？答：引用李航老师书中的那段话：正则化符合奥卡姆剃刀 (Occam’s ra... 正则化的主要目的是为了防止过拟合，而它的本质是约束（限制）要优化的参数。通常我们通过在Cost function误差函数中添加惩罚项来实现正则化。当然，正则化有其缺点，那就是引入正则化可能会引起“too much regularization”而产生误差。问：对于正则化，有使模型“简单”的优点，这其中”简单”怎么理解？答：引用李航老师书中的那段话：正则化符合奥卡姆剃刀 (Occam’s ra...
- 过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释： 《机器学习》--周志华下面在那一个具体的例子： 如果我们... 过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释： 《机器学习》--周志华下面在那一个具体的例子： 如果我们...
- 2020年的最后一天，MindSpore发布了1.1版本，1.1中很重要的特性是构建了端边云全场景统一的基础架构：https://gitee.com/mindspore/mindspore所以本文重点是剖析全场景统一的AI框架的挑战和MindSpore的解决思路。全场景统一AI框架的挑战所谓全场景AI，是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上，包括云服务器、移动终端以及I... 2020年的最后一天，MindSpore发布了1.1版本，1.1中很重要的特性是构建了端边云全场景统一的基础架构：https://gitee.com/mindspore/mindspore所以本文重点是剖析全场景统一的AI框架的挑战和MindSpore的解决思路。全场景统一AI框架的挑战所谓全场景AI，是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上，包括云服务器、移动终端以及I...
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- 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依... 在深度学习系统中，训练一个大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。当然，4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合这个问题。本节将详细介绍另外一种最早由Hinton提出的解决过拟合问题的方法——Dropout，它不仅可以缓解深度学习系统的过拟合问题，还能缩短训练网络的用时。有别于正则化方法添加正则项给损失函数，Dropout是改变训练过程中的学习过程。在训练深度学习模型时，某些检测器会依...
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- 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型... 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型...
- 下面从大数据集需求、硬件需求、过拟合、超参数优化、不透明性、缺少灵活性这六个方面来简要说明深度学习系统所面临的挑战。4.1.1 大数据集需求在深度学习系统中，人们往往需要大型的数据集去训练一个有效的深度学习模型。一般来说，越多的数据就越有可能使深度学习模型变得更强大。例如，在语音识别领域中，为了学习一种语言，模型往往需要大量各种口音、各种时长的语音数据。这需要研究人员拥有非常强的数据处理能力... 下面从大数据集需求、硬件需求、过拟合、超参数优化、不透明性、缺少灵活性这六个方面来简要说明深度学习系统所面临的挑战。4.1.1 大数据集需求在深度学习系统中，人们往往需要大型的数据集去训练一个有效的深度学习模型。一般来说，越多的数据就越有可能使深度学习模型变得更强大。例如，在语音识别领域中，为了学习一种语言，模型往往需要大量各种口音、各种时长的语音数据。这需要研究人员拥有非常强的数据处理能力...
- 说明：随着开发迭代MindSpore的接口及流程的不断演进，书中代码仅为示意代码，完整可运行代码请大家以线上代码仓中对应章节代码为准。网址为：https://mindspore.cn/resource。读者可扫描右侧二维码获取相关资源。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并已在美国的银行中投入使用。LeNet的实现确立了卷积神经网络（CNN）的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNe... 说明：随着开发迭代MindSpore的接口及流程的不断演进，书中代码仅为示意代码，完整可运行代码请大家以线上代码仓中对应章节代码为准。网址为：https://mindspore.cn/resource。读者可扫描右侧二维码获取相关资源。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并已在美国的银行中投入使用。LeNet的实现确立了卷积神经网络（CNN）的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNe...
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