华为Model Arts一、产品介绍ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 二、应用场景ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且
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2024-01-29 22:02:15
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深度学习的秘诀(Recipe)在深度学习上其实并没有很容易overfitting因此，深度学习学习好网络后，我们应该先检查Training Data上的正确率，因为模型并不一定能够训练起来。如果NO，这个时候算是underfitting(欠拟合)，你需要先想办法，将训练集训练起来然后才去检查Testing Set上如果这个时候是NO，那么这个时候就是overfitting过拟合——不同的方法用于不
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2023-12-08 10:55:11
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# iOS模型训练指南
## 整体流程
为了帮助你理解如何在iOS平台上进行模型训练，我将整个流程分为几个步骤，以便你更好地理解和实践。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
## 具体步
原创
2024-06-22 03:45:26
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1. 训练模型是怎么回事训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。 在训练神经网络的过程中，数据流有两个方向：正向和反向。正向负责预测生成结果，沿着网络节点的运算方向一层层计算下去。反向负责优化调整模型参数，即用链式求导将误差和梯度从输出节点开始一层层传去，对每层的参数进行调整。训练模型的完整步骤如下：通过正向生成一个值，然后计算该值和真实标签之
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2024-01-27 23:04:39
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[论文 - MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark - 2019](https://arxiv.org/abs/1906.07155)
[github open-mmlab/mmdetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)
[Github 项目 - mmdete
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2023-08-27 22:58:16
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首先几个软件要弄明白：1.3dmax 2.maya 3.zbrush 4.Substance painter MD 八猴等。1.3dmax3dmax:各种大大小小建模同上，建模用max感觉好做点，动作建议用Maya，其实也都差不多，二会一就够了，学会用渲染器（如：八猴）调效果图，渲染图，绑骨骼（动作师），花点时间学学刷权重，还有3d的粒子系统，3d做建筑也是比较好的软件，新手可以从道具与小场景开始
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2023-12-11 11:59:30
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yolo 学习系列（三）：训练参数与网络参数手把手教你做目标检测（YOLO、SSD）视频链接1 训练参数博主在使用 yolov2-tiny-voc 训练 人 这一类目标物体时，训练过程中在终端输出的参数如图所示，了解这些参数的含义有助于了解训练过程中的训练效果。1.1 训练参数解释Region Avg IOU: 0.196824：表示在当前subdivision内的图片的平均IOU，代表预测的矩形
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2024-05-17 22:02:47
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在现代移动应用开发中，iOS 与 Python 模型的整合为开发者提供了巨大的灵活性，特别是在机器学习和深度学习的应用场景中。本文将以“iOS调用Python训练的模型”为主题，详细记录如何实现这一过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。这将为你提供清晰的实现路径和实用的代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要确保所使用的技术栈具备兼容性，以便于后续的集成工作。
前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch实战 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主将代码和ppt都放在了github
最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件
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2024-05-08 16:50:36
146阅读
官方给的Tensorflow lite demo是ImageNet 中训练的1000类物体识别，基于移动端的项目需要，现在要用模型训练自己的数据，提供两种训练方法，这也是自己在摸索Tensorflow过程中，尝试的两种方法。 （一）利用examples中的retrain.py 脚本进行迁移学习 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.8/
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2024-05-02 23:03:03
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一般情况下，零基础在培训班经过6-9个月的学习，能够成为一个初级的游戏3D建模师。在培训班学习结束后，是一个模型师学习成长之旅的开始，项目技术更新快，市场需求不断变化，还要坚持学习，跟上项目才行，同时夯实自美术基础，美术基础决定了在这个行业能走多远。工作2-3年后能力和水平有很大提升，成为项目中高级的模型师等，薪资也有明显提升。接下来往项目管理方向发展。没有美术基础学习起来会相对较慢，想一边上班一
下面介绍一般DTW中的模板训练算法。1.偶然模板训练法当待识别词表不太大，且系统为特定人设计时，采用一种简单的多模板训练方法。即将每个词的每一遍语音形成一个模板。在识别时，待识别矢量序列用DTW算法分别求得与每个模板的累计失真后，判别它是属于哪一类。这种方法具有很大的偶然性，且训练时语音可能存在错误，所以这种方法形成的模板的顽健性不好。2.顽健模板训练法这种方法将每个词重复说多遍，直到得到一对一致
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2023-06-28 17:34:54
213阅读
TF2.0模型训练概述数据集介绍1、通过fit方法训练模型准备数据创建模型编译模型训练模型2、通过fit_generator方法训练模型构建生成器创建模型编译模型训练模型3、自定义训练准备数据创建模型定义损失函数及优化器训练模型下一篇TF2.0模型保存 概述这是TF2.0入门笔记【TF2.0模型创建、TF2.0模型训练、TF2.0模型保存】中第二篇【TF2.0模型训练】，本篇将介绍模型的训练。这
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2023-12-30 18:06:59
73阅读
1，了解iBUG 300-W数据集，该数据集是用于训练形状预测器的通用数据集，该预测器用于定位人脸的特定位置（即面部标志）。
2，训练自己的自定义dlib形状预测器，从而生成一个可以平衡速度，准确性和模型大小的模型。
3，最后，我们将形状预测器进行测试并将其应用于一组输入的图像/视频流，这表明我们的形状预测器能够实时运行。https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/30
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2023-11-03 07:21:08
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前言：本文大水文一篇，大神请绕道。在正文之前，首先假设读者都已经了解SVM（即支持向量机）模型。 1. introduction libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于2001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行分类或者回归分析。使用时，只需要把训练数据按照它的格式打包，然后直接喂进去训练即可。我这里的数据是保存在mat文件的，数据怎么导入这里略去不说（
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2024-03-27 05:35:12
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目录1 基础知识2 Softmax回归中实现早期停止的批量梯度下降1 基础知识如果我们的训练集有超过百万个特征，我们该选择什么线性回归训练算法？我们可以使用随机梯度下降和小批量梯度下降，由于计算复杂度随着特征数量的增加而快速提升，因此不能使用标准方程。如果我们的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？梯度下降算法，进行特征缩放即可。训练逻辑回归模型时，梯度下降是否会困于局部最
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2024-03-29 09:43:24
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程项目目录： 数据集： 下载 二分类数据集：cats_and_dogs_filtered文件夹wget https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs
训练模型一、讨论两种训练方法二、线性回归三、如何训练四、正规方程五、示例六、模型图像七、梯度下降八、梯度下降的陷阱一、讨论两种训练方法1、直接使用封闭方程进行求根运算，得...
原创
2021-06-18 16:14:52
438阅读
原创
2024-02-04 10:43:56
61阅读
