神經結構化學習中的結構輸入可以用來規範神經網路的訓練嗎?
週六,13 2024四月
by 安卡爾布
神經結構化學習 (NSL) 是 TensorFlow 中的一個框架,除了標準特徵輸入之外,它還允許使用結構化訊號來訓練神經網路。結構化訊號可以表示為圖,其中節點對應於實例,邊捕獲它們之間的關係。這些圖可用於對各種類型的
在訓練過程中提高 CNN 性能的常用技術有哪些?
8月,13 2023日(星期日)
by EITCA學院
提高訓練期間卷積神經網絡(CNN)的性能是人工智能領域的一項關鍵任務。 CNN 廣泛用於各種計算機視覺任務,例如圖像分類、對象檢測和語義分割。 增強 CNN 的性能可以提高準確性、加快收斂速度並提高泛化能力。