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搜索资源列表

  1. OpenCV使用指南HARR训练过程说明文档

  2. OPENCV中，HARR训练过程说明文档 包括特征提取，级联分类器训练

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：313344
    • 提供者：biaobiao009

  1. AdaBoost算法的训练过程

  2. 提取Haar特征 生成弱分类器 采用AdaBoost算法选取优化的弱分类器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-04
    • 文件大小：107520
    • 提供者：toilet22

  1. SVM训练过程与步骤

  2. 介绍用SVM训练的过程、步骤，对于初学者来说，有一个感性认识和思路。如果直接去看SVM，怎么看都是一头雾水

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-02
    • 文件大小：32768
    • 提供者：midflyer

  1. 逻辑思维训练500题(修订版)

  2. 一个人的逻辑思维能力并不是一下就能培养和发展起来的，它需要有一个长期的训练过程。不过，总体来说，逻辑思维能力的培养要从激发一个人的思维动机，理清一个人的思维脉络，培养正确的思维方法几个方面逐步做起。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-08
    • 文件大小：329728
    • 提供者：rabbit_cx

  1. 训练过程误差变化情况

  2. 训练过程误差变化情况可通过MATLAB进行观察

  3. 所属分类：Access

    • 发布日期：2013-12-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011680239

  1. 二维Adaboost分类器训练过程演示

  2. Matlab代码，自己写的AdaBoost代码，对二维样本点进行训练和分类，对每一次迭代的过程中间结果进行展示，便于对AdaBoost训练时的样本权重调整的概念有所展示

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-09-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：coolisland

  1. 决策树的训练过程

  2. 决策树的训练过程

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-09-28
    • 文件大小：29696
    • 提供者：nongfu_spring

  1. opencv自带haar训练过程详解

  2. opencv自带haar训练过程详解

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-10-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yangleo1987

  1. YOLO训练过程参数可视化

  2. YOLO训练过程参数可视化，直接运行即可。方便查看训练是否收敛。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_35451572

  1. MATLAB画caffe训练过程的损失函数

  2. 可以实现windows下画caffe训练过程的损失函数，精度等的变化情况，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_40701369

  1. yolov3-训练过程小测-cfg配置文件

  2. 对应于yolov3-训练过程小测博客中的网络参数配置文件。有需要可以下载参考

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-06
    • 文件大小：8192
    • 提供者：sinat_24221743

  1. BP神经网络训练过程（详细）

  2. BP神经网络训练过程（详细）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_40200628

  1. 8.YOLO_v3训练过程.zip--深度学习文章8

  2. --深度学习文章8.YOLO_v3训练过程 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-04
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：lininggggggg

  1. 深度学习入门课程--- 深度学习框架Caffe训练过程视频教程.mp4

  2. 深度学习入门课程--- 深度学习框架Caffe训练过程视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对Caffe训练过程基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现Caffe训练过程知识的灵活运用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：180355072
    • 提供者：zsb8888

  1. 浅谈keras的深度模型训练过程及结果记录方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇浅谈keras的深度模型训练过程及结果记录方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38717143

  1. Keras使用tensorboard显示训练过程的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Keras使用tensorboard显示训练过程的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38654220

  1. cassava-disease-classification:在图像分类任务中实施有用的技术，以加快训练过程并提高准确性-源码

  2. 木薯疾病分类 数据集 该数据集由木薯植物的叶子图像，在乌干达定期调查期间收集的21,367个带标签的图像组成。 大多数图像都是从农民那里采集的花园照片拍摄的，并由国家作物资源研究所（NaCRRI）的专家与坎帕拉的马克雷雷大学的AI实验室合作进行注释。 目标 在图像分类任务中实施有用的技术，以加快训练过程并提高准确性，例如： 神经网络图中的图像增强。 Tensorflow混合精度 模型袋装 测试时间增加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_42123456

  1. federated-learning-on-raspberry-pi:该项目实施了OpenMined教程，并使用2个RPI（Raspberry Pi）模拟了分布式模型训练过程-源码

  2. 使用Raspberry PI（PySyft）进行联合学习 我们是一群从安全和私密AI奖学金挑战研究小组PyTorch机器人学者和共同致力于实现 教程由从 。 我们将在两个Raspberry Pi上设置PySyft，并学习如何通过PySyft在Raspberry Pi上训练递归神经网络。 项目目的 在Raspberry Pi（RPI）上使用联合学习的目的是在设备上构建模型，从而不必将数据移到集中式服务器。 除了增加隐私性外，FL还适用于物联网应用程序，因为可以在设备上进行培训，而不必在设备和中央

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：weixin_42131414

  1. Pytorch训练过程中改变模型参数 requires_grad 属性

  2. 如果模型只在一块GPU上跑，该过程非常简单，只需要训练中途迭代model的 parameters，然后改变各个param的requires_grad 属性即可： for name, param in model.named_parameters(): logger.info('parameter of %s'%name) logger.info('before requires_grad is : %s'%param.requires_grad) param.requi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38550834

  1. Keras使用tensorboard显示训练过程的实例

  2. 众所周知tensorflow造势虽大却很难用，因此推荐使用Keras，它缺省是基于tensorflow的，但通过修改keras.json也可以用于theano。但是为了能用tensorflow提供的tensorboard，因此建议仍基于tensorflow。 那么问题来了，由于Keras隐藏了tensorflow那令人诟病、可笑至极的graph构建方法，那么如何使用tensorboard呢？一般网站上会告诉你是这样的： 方法一（标准调用方法）： 采用keras特有的fit()进行训练，只要在fi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38682790
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