4.3. 基本分类模型¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:43
对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
2020-12-10 21:38
一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 （Garbage Classification Network， GCNet）。 通过构建注意力机制， 模型完成局部 和全局的特征提取， 能够获取到更加完善、有效的特征信息;
2020-12-31 09:41
针对垃圾图像分类问题, 构建了一种基于卷 积神经网络的算法 GCNet, 该网络通过构建注意力机 制和特征融合机制, 能够有效地提取图像特征、降低 类别差异性带来的影响。
2023-01-03 14:13
在 MCX CPU和eIQ Neutron NPU上。 eIQPortal它是一个直观的图形用户界面(GUI)，简化了ML开发。开发人员可以创建、优化、调试和导出ML模型，以及导入数据集和模型，快速训练并部署神经网络模型
2024-08-01 09:29
要利用TensorFlow实现一个基于深度神经网络（DNN）的文本分类模型，我们首先需要明确几个关键步骤：数据预处理、模型构建、模型训练、
2024-07-12 16:39
租赁站 ID（由于不知道完整词汇，这里我们使用哈希存储分区。该数据集有大约 650 个唯一值。我们会使用一个很大的哈希存储分区，但之后会将其嵌入到较低维度中）
2018-08-28 11:13
使用的最重要的预测变量是：Accounts Payable, Capital Expenditures, Additional Income Expense Items, Accounts Receivable and After Tax Return on Equity（应付帐款、资本支出、额外收入费用项目、应收帐款和税后权益回报）。
2022-03-22 10:19
除此模型之外，本研究还尝试了几种其他的模型结构，一是移除教师 - 学生模型并使用自训练模型，二是在进行模型微调时使用推断
2019-05-08 09:47
但对普通开发者来说，最为重要的是，官方文档和教程变得对用户友好许多。不仅写得清晰简明，更靠着 Google Colab 的支持，全都能一键运行。我尝试了 2.0 版本的一些教程样例，确实感觉大不一样了。
2019-04-29 10:39
