inicio del análisis de tarea de reconocimiento de dicho objeto -
Me principalmente a compartir algunas de mis modelos de formación y sus parámetros, etc., espero que puedan ayudar mejor a usted, más información se puede mirar el contenido del interior de vídeo, quiero ser un poco más, se oye entender más;
inceptionv4 (sustitución directa del número de unidades de salida última capa es el número de categorías que queremos, si está utilizando pytorch estudiantes también pueden llamar directamente en el interior del modelo de interfaz)
Adam coseno normalización de recocido labelsmooth tomas borrosas
se_resnext50_32x4d
Adam coseno normalización de recocido labelsmooth tomas borrosas
análisis de tasa de error de categoría, llevado a cabo 1vs otra dicotómica clasificador auxiliar (Esta imagen es un método de clasificación de la ayuda, podemos mirar a otras plataformas a Kaggle o las ideas o código para otras personas para compartir, por lo general, se puede encontrar)
Modelos necesitan probar, muchas operaciones dicotómica similares, SVM y otras operaciones auxiliares pueden poseer a tratar de ver si no hay ningún efecto, por supuesto, el asistente es una parte muy importante, también es necesario desarrollar la capacidad de sintonizar el Senado, aprovechar el tiempo para presentar, alineados detrás más grave y más comprometido.
Este artículo es el autor FlyAI versión de la plataforma de contenidos originales, utilizando los Creative Commons Reconocimiento - No comercial - No Derivative Works 4.0 Contrato de Licencia Internacional para la concesión de licencias, que se reproduce, por favor incluya el enlace de la fuente original y esta declaración.
Esta dirección de enlace (vídeo directa de explicar): https://www.flyai.com/n/107847
