в firefox есть проблема с форматированием, правильная команда conda create --name tensorflow --clone root

Переменные настройки: Скорость обучения установлена ​​на 0,002, и все параметры установлены по умолчанию. Обучено 2000 эпох и 256 размер партии. Сравниваются оптимизаторы: SGD Оптимизатор стохастического градиентного спуска. Включает поддержку импульса, снижения скорости обучения и импульса Нестерова. RMSprop Оптимизатор RMSProp. Адаград Оптимизатор Adagrad. Adagrad - это оптимизатор со скоростью обучения, зависящей от параметра, которая адаптирована в..

Пришло время отказаться от генераторов Keras? Генераторы Keras и их дополнения упростили обучение модели AI / ML на основе видения. Но по мере роста обучающих данных ограничения генераторов Keras начали проявляться. Генераторы Keras обычно работают на ЦП, и во время обучения с несколькими графическими процессорами производительность обучения затрудняется генераторами Keras. Чтобы решить эту проблему, мы начали изучать возможность миграции генераторов Keras на входные конвейеры сборки..

Глубокое погружение в применение трансферного обучения с использованием архитектуры InceptionV3. Абстрактный В этой статье делается попытка дать представление и внести ясность в применение сверточной сети Inception V3 с помощью моделей классификации для набора данных CIFAR-10, содержащего около 6000 изображений для каждого учебного класса. Чтобы настроить модель для этой цели, нам нужно было предварительно обработать данные и добавить слои для обучения, следовательно, перенести..