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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。
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资源池
在使用ModelArts进行AI全流程开发时,您可以选择使用两种不同的资源池(公共资源池、专属资源池)训练和部署模型。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。按资源规格、使用时长及实例数计费,不区分任务(训练作业、部署、开发)。公共
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使用ModelArts实现花卉图像分类
s数据集对预置的模型进行重训练,快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建,预置模型选择,模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 实验摘要 操作前提:登录华为云 1.准备数据 2.训练模型 3.部署模型 4.发起预测请求
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使用MindSpore进行可视化调试调优
快速入门MindSpore可视化调试调优,优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提: 1.运行训练脚本,查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.
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