文章 2024-05-29 来自:开发者社区

深度学习在图像识别中的应用进展构建高效机器学习模型:从数据预处理到模型优化的洞见

深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),已经彻底改变了图像识别的领域。自从Alex Krizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中引入深度CNN架构AlexNet以来,研究者们不断推进这一技术的边界。CNN能够通过多层非线性变换自动学习图像的特征表示,这为处理复杂的视觉识别任务提供了强大的工具。 ...

文章 2023-06-15 来自:开发者社区

深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent提出了一种全新的优化策略,用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。 在机器学习中,通常把...

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