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- 模型评估一般是从精确率、召回率、F1值、ROC等指标评判模型的好坏,基于上述精度指标,AI市场预置算法的模型评估还新增了敏感度分析、计算性能分析、热力图、抽象特征分布、对抗性评估等几个指标评估模型。并根据这些指标,给予一些优化建议,下文就是AI市场resnet_v1_50预置算法的端到端流程。 模型评估一般是从精确率、召回率、F1值、ROC等指标评判模型的好坏,基于上述精度指标,AI市场预置算法的模型评估还新增了敏感度分析、计算性能分析、热力图、抽象特征分布、对抗性评估等几个指标评估模型。并根据这些指标,给予一些优化建议,下文就是AI市场resnet_v1_50预置算法的端到端流程。
- MindSpore实战营即将落下帷幕,探索ModelArts+MindSpore永不止步! MindSpore实战营即将落下帷幕,探索ModelArts+MindSpore永不止步!
- Adasum 是一种针对分布式训练,卡间及节点间通信中梯度聚合的优化算法。与现有的梯度聚合方式相比 提出了一种模拟单机单卡梯度计算,从而减少在分布式聚合时的误差, 从根源上去解决在弹性训练中因扩缩节点产生的梯度聚合带来的模型精度降低问题。 Adasum 是一种针对分布式训练,卡间及节点间通信中梯度聚合的优化算法。与现有的梯度聚合方式相比 提出了一种模拟单机单卡梯度计算,从而减少在分布式聚合时的误差, 从根源上去解决在弹性训练中因扩缩节点产生的梯度聚合带来的模型精度降低问题。
- 秋风瑟瑟,是时候贴贴秋膘,尝尝鲜了,特意送来新鲜出炉的ModelArts AI市场算法Fast-Scnn(以下简称为本算法),附上使用秘籍,保证轻松上手。 本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集,使用train集训练,在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率(需要根据具体算法修改)。 秋风瑟瑟,是时候贴贴秋膘,尝尝鲜了,特意送来新鲜出炉的ModelArts AI市场算法Fast-Scnn(以下简称为本算法),附上使用秘籍,保证轻松上手。 本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集,使用train集训练,在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率(需要根据具体算法修改)。
- 学AI,就到huaweicloud.ai!ModelArts+MindSpore实战Resnet50实践毒蘑菇识别。 学AI,就到huaweicloud.ai!ModelArts+MindSpore实战Resnet50实践毒蘑菇识别。
- 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业,在智慧城市,城市规划,物流,房地产选址,新零售,公共安全,交通等各个方面都能够发挥重大作用,应用包含坐标查询(点查多边形)、范围查找(多边形查点)、范围统计分析(基于多边形的统计分析)等,例如查询任意指定区域内的酒店,学校,餐饮店等,查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数,优化车辆调度等; Elasticsearch 是一个分布式、可... 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业,在智慧城市,城市规划,物流,房地产选址,新零售,公共安全,交通等各个方面都能够发挥重大作用,应用包含坐标查询(点查多边形)、范围查找(多边形查点)、范围统计分析(基于多边形的统计分析)等,例如查询任意指定区域内的酒店,学校,餐饮店等,查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数,优化车辆调度等; Elasticsearch 是一个分布式、可...
- 知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法,不同于模型压缩中的剪枝和量化,知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型,利用性能更好的大模型的监督信息,来训练这个小模型,以期达到更好的性能和精度。本文将知识蒸馏技术与检测网络YOLOv5进行结合,对知识蒸馏流程进行详尽的介绍。 知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法,不同于模型压缩中的剪枝和量化,知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型,利用性能更好的大模型的监督信息,来训练这个小模型,以期达到更好的性能和精度。本文将知识蒸馏技术与检测网络YOLOv5进行结合,对知识蒸馏流程进行详尽的介绍。
- 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,为了解决这两个问题,我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力,而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。本文将介绍面对不同问题时如何挑选合适的评估方法。 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,为了解决这两个问题,我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力,而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。本文将介绍面对不同问题时如何挑选合适的评估方法。
- 在模型训练和评估调整的过程中,我们往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象,并有针对性地进行模型调整,是不断改进训练模型的关键。特别是在实际项目中,采用多种方法、从多个角度降低“过拟合”和“欠拟合”的风险是算法工程师应当具备的领域知识。 在模型训练和评估调整的过程中,我们往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象,并有针对性地进行模型调整,是不断改进训练模型的关键。特别是在实际项目中,采用多种方法、从多个角度降低“过拟合”和“欠拟合”的风险是算法工程师应当具备的领域知识。
- 联接力就是生产力,联接力的跃升,就是生产力的跃升。 联接力就是生产力,联接力的跃升,就是生产力的跃升。
- 忐忑了好几个月,很幸运今年的“Huawei Connect 2020 华为全联接”还是顺利召开了。我是 Richard 林旅强,目前任职于华为云企业智能(EI),担任华为云 AI 开发者生态专家。本次 HC,华为云 AI 开发者社区投入了不少工作,同时邀请了将近 200 位来自社区的开发者参会。投入的事情挺多的,有“AI训练营”、有展位“Codelabs”、有B站红人与华为云专家的导览直播、... 忐忑了好几个月,很幸运今年的“Huawei Connect 2020 华为全联接”还是顺利召开了。我是 Richard 林旅强,目前任职于华为云企业智能(EI),担任华为云 AI 开发者生态专家。本次 HC,华为云 AI 开发者社区投入了不少工作,同时邀请了将近 200 位来自社区的开发者参会。投入的事情挺多的,有“AI训练营”、有展位“Codelabs”、有B站红人与华为云专家的导览直播、...
- Python初学者张小白又在兴风作浪。。。。 Python初学者张小白又在兴风作浪。。。。
- 在上一篇实践教程中,结合ModelArts平台文档最佳实践,使用AI市场的强化学习预置算法,完成了玩Atari小游戏Breakout的智能体的训练。在完成在线服务部署之后,我们在页面只能进行单步推理,这并不是我们希望的”玩游戏“过程。对于不会编写相应程序的小伙伴来说,完成了训练却都不知道,自己到底训练了个啥?莫要慌张,下面,我们教大家一个不需要写复杂代码就可以看智能体玩游戏的过程,有图有真相... 在上一篇实践教程中,结合ModelArts平台文档最佳实践,使用AI市场的强化学习预置算法,完成了玩Atari小游戏Breakout的智能体的训练。在完成在线服务部署之后,我们在页面只能进行单步推理,这并不是我们希望的”玩游戏“过程。对于不会编写相应程序的小伙伴来说,完成了训练却都不知道,自己到底训练了个啥?莫要慌张,下面,我们教大家一个不需要写复杂代码就可以看智能体玩游戏的过程,有图有真相...
- 强化学习研究的是智能体与环境之间交互的任务,学习如何将状态映射到动作从而获得最大奖励的一种机制。智能体不会被告知要采用什么样的动作,只能通过不断地尝试,做错接受“惩罚”,做的好获得“奖励”,在不断的尝试中学习,更新自己的行为,最终一步步学习到一定的操作以获得最大奖励。强化学习,既可以表示一类问题,还可以表示解决这类问题的一类算法,其最早主要是应用于智能控制领域。DeepMind于2013年发... 强化学习研究的是智能体与环境之间交互的任务,学习如何将状态映射到动作从而获得最大奖励的一种机制。智能体不会被告知要采用什么样的动作,只能通过不断地尝试,做错接受“惩罚”,做的好获得“奖励”,在不断的尝试中学习,更新自己的行为,最终一步步学习到一定的操作以获得最大奖励。强化学习,既可以表示一类问题,还可以表示解决这类问题的一类算法,其最早主要是应用于智能控制领域。DeepMind于2013年发...
- 随着硬件算力的提升和互联网带来的海量数据,深度学习迎来了第三次浪潮。 在这次浪潮中,有关目标检测算法是如何发展的呢? 本文将以科普的方式为你介绍~ 随着硬件算力的提升和互联网带来的海量数据,深度学习迎来了第三次浪潮。 在这次浪潮中,有关目标检测算法是如何发展的呢? 本文将以科普的方式为你介绍~
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