Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
У галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці, пры паглыбленым навучанні з дапамогай Python і PyTorch, пры працы з данымі і наборамі даных важна выбраць адпаведны алгарытм для апрацоўкі і аналізу дадзеных уводных дадзеных. У гэтым выпадку ўваходныя дадзеныя складаюцца са спісу масіваў numpy, кожны з якіх захоўвае цеплавую карту, якая прадстаўляе выхад
- Апублікавана ў Штучны Інтэлект, EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch, Дата, Datasets
Чаму неабходна збалансаваць незбалансаваны набор даных пры навучанні нейроннай сеткі глыбокаму навучанню?
Збалансаванне незбалансаванага набору даных неабходна пры навучанні нейронавай сеткі глыбокаму навучанню, каб забяспечыць справядлівую і дакладную прадукцыйнасць мадэлі. У многіх рэальных сцэнарыях наборы даных, як правіла, маюць дысбаланс, калі размеркаванне класаў нераўнамернае. Гэты дысбаланс можа прывесці да прадузятых і неэфектыўных мадэляў, якія дрэнна працуюць на класах меншасцяў. Такім чынам, гэта
Чаму ператасоўка даных важная пры працы з наборам даных MNIST у працэсе глыбокага навучання?
Ператасоўка даных з'яўляецца важным крокам пры працы з наборам даных MNIST у працэсе глыбокага навучання. Набор даных MNIST - гэта шырока выкарыстоўваны эталонны набор даных у галіне камп'ютэрнага зроку і машыннага навучання. Ён складаецца з вялікай калекцыі рукапісных малюнкаў лічбаў з адпаведнымі этыкеткамі, якія паказваюць лічбу, прадстаўленую на кожнай выяве. The
Як убудаваныя наборы даных TorchVision могуць быць карыснымі для пачаткоўцаў у глыбокім навучанні?
Убудаваныя наборы даных TorchVision прапануюць мноства пераваг для пачаткоўцаў у галіне глыбокага навучання. Гэтыя наборы даных, якія лёгка даступныя ў PyTorch, служаць каштоўнымі рэсурсамі для навучання і ацэнкі мадэляў глыбокага навучання. Прадастаўляючы разнастайныя даныя з рэальнага свету, убудаваныя наборы даных TorchVision дазваляюць пачаткоўцам атрымаць практычны вопыт працы з
Якая мэта падзелу даных на наборы даных для навучання і тэсціравання ў працэсе глыбокага навучання?
Мэта падзелу даных на навучальныя і тэставыя наборы даных пры паглыбленым навучанні - ацэнка прадукцыйнасці і здольнасці да абагульнення навучанай мадэлі. Гэтая практыка вельмі важная для таго, каб ацаніць, наколькі добра мадэль можа прагназаваць нябачныя даныя, і каб пазбегнуць празмернага абсталявання, якое адбываецца, калі мадэль становіцца занадта спецыялізаванай для
Чаму падрыхтоўка даных і маніпуляцыя з імі лічацца важнай часткай працэсу распрацоўкі мадэлі ў паглыбленым навучанні?
Падрыхтоўка даных і маніпуляванне імі лічацца важнай часткай працэсу распрацоўкі мадэляў пры паглыбленым навучанні па некалькіх важных прычынах. Мадэлі глыбокага навучання кіруюцца дадзенымі, што азначае, што іх эфектыўнасць у значнай ступені залежыць ад якасці і прыдатнасці даных, якія выкарыстоўваюцца для навучання. Для таго, каб дасягнуць дакладных і надзейных вынікаў, гэта