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深度學習擾動

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AI智能猜您想看:深度學習擾動通過新的一種常用深度學習算法,生成高精度圖片,支持預測準確識別準確率。針對已有領域類算法,提供預置算法的新的模型訓練,同時也支持自主上傳訓練模型。算法訓練過程中涉及了大量的模型,您可以根據訓練代碼開發(fā)習慣,自動訓練得到一個滿意的模型。使用過程中涉及到的訓練模型進行學習,推薦您使用自己訓練的訓練,大大提高訓練速度,同時還增加訓練時間。使用過程中,需消耗資源,訓練代碼中的參數,配合適配ModelArts的詳細介紹,用戶參考如下示例。

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深度學習擾動1

AI智能猜您想看:在ModelArts中,準備數據,包含訓練數據、訓練輸出等關鍵信息。剛才會有此參數,“算法”指ModelArts支持TensorFlow。因此,請根據實際情況進行選擇。只能選擇常用的標注格式,“圖像分類”和“物體檢測”類型 數據集 支持進行數據切分功能??蛇x“圖像分類”、“物體檢測”和“文本分類”類型數據集支持按照數據集類型進行數據切分功能。

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深度學習擾動2

AI智能猜您想看:可選“僅支持切分的數據集”、“僅支持未切分數據集”和“無限制”。數據切分詳細內容可參考發(fā)布數據版本。添加輸入數據配置用戶可以根據實際算法確定多個輸入數據來源。代碼路徑參數如果您的算法代碼中使用argparse解析train_url為訓練輸出參數,則在創(chuàng)建的算法需要配置輸出數據參數為train_url。根據實際代碼中的訓練輸出參數定義此處的名稱。

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深度學習擾動3

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