As die invoer die lys van numpy-skikkings is wat hittekaart stoor, wat die uitset van ViTPose is en die vorm van elke numpy-lêer is [1, 17, 64, 48] wat ooreenstem met 17 sleutelpunte in die liggaam, watter algoritme kan gebruik word?
In die veld van Kunsmatige Intelligensie, spesifiek in Deep Learning with Python en PyTorch, wanneer daar met data en datastelle gewerk word, is dit belangrik om die toepaslike algoritme te kies om die gegewe insette te verwerk en te ontleed. In hierdie geval bestaan die invoer uit 'n lys numpy skikkings, wat elkeen 'n hittekaart stoor wat die uitset verteenwoordig
Waarom is dit nodig om 'n ongebalanseerde datastel te balanseer wanneer 'n neurale netwerk in diep leer opgelei word?
Balansering van 'n ongebalanseerde datastel is nodig wanneer 'n neurale netwerk in diep leer opgelei word om billike en akkurate modelprestasie te verseker. In baie werklike scenario's is datastelle geneig om wanbalanse te hê, waar die verspreiding van klasse nie eenvormig is nie. Hierdie wanbalans kan lei tot bevooroordeelde en ondoeltreffende modelle wat swak presteer op minderheidsklasse. Daarom is dit
Waarom is dit belangrik om die data te skommel wanneer jy met die MNIST-datastel in diepleer werk?
Om die data te skommel is 'n noodsaaklike stap wanneer jy met die MNIST-datastel in diep leer werk. Die MNIST-datastel is 'n wyd gebruikte maatstafdatastel in die veld van rekenaarvisie en masjienleer. Dit bestaan uit 'n groot versameling handgeskrewe syferbeelde, met ooreenstemmende byskrifte wat die syfer aandui wat in elke prent voorgestel word. Die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, data, datastelle, Eksamen hersiening
Hoe kan TorchVision se ingeboude datastelle voordelig wees vir beginners in diep leer?
TorchVision se ingeboude datastelle bied 'n magdom voordele vir beginners op die gebied van diep leer. Hierdie datastelle, wat geredelik beskikbaar is in PyTorch, dien as waardevolle hulpbronne vir opleiding en evaluering van diepleermodelle. Deur 'n uiteenlopende reeks werklike data te verskaf, stel TorchVision se ingeboude datastelle beginners in staat om praktiese ervaring op te doen in die werk met
Wat is die doel daarvan om data in opleiding- en toetsdatastelle in diep leer te skei?
Die doel van die skeiding van data in opleiding- en toetsdatastelle in diep leer is om die prestasie en veralgemeningsvermoë van 'n opgeleide model te evalueer. Hierdie praktyk is noodsaaklik om te bepaal hoe goed die model op onsigbare data kan voorspel en om oorpassing te vermy, wat plaasvind wanneer 'n model te gespesialiseerd raak om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, data, datastelle, Eksamen hersiening
Waarom word datavoorbereiding en -manipulasie as 'n beduidende deel van die modelontwikkelingsproses in diep leer beskou?
Datavoorbereiding en -manipulasie word as 'n beduidende deel van die modelontwikkelingsproses in diep leer beskou as gevolg van verskeie deurslaggewende redes. Diep leermodelle is data-gedrewe, wat beteken dat hul prestasie sterk staatmaak op die kwaliteit en geskiktheid van die data wat vir opleiding gebruik word. Ten einde akkurate en betroubare resultate te bereik, dit