深度學(xué)習(xí)優(yōu)化圖像識(shí)別精度與速度之道
摘要:深度學(xué)習(xí)通過(guò)優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu),可顯著提升圖像識(shí)別的精度與速度。通過(guò)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高效架構(gòu),并結(jié)合批量歸一化、正則化等技術(shù),能有效提升模型的泛化能力,進(jìn)而提高圖像識(shí)別準(zhǔn)確率。通過(guò)硬件加速、模型壓縮等策略,可...
摘要:深度學(xué)習(xí)通過(guò)優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu),可顯著提升圖像識(shí)別的精度與速度。通過(guò)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高效架構(gòu),并結(jié)合批量歸一化、正則化等技術(shù),能有效提升模型的泛化能力,進(jìn)而提高圖像識(shí)別準(zhǔn)確率。通過(guò)硬件加速、模型壓縮等策略,可...