有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力？
1.采集更多数据：数据决定算法的上限。
2.优化数据分布：数据类别均衡。
3.选用合适的目标函数。
4.设计合适的网络结构。
5.数据增强。
6.权值正则化。
7.使用合适的优化器等。
阅读全文 → 2023-02-03
1.采集更多数据：数据决定算法的上限。
2.优化数据分布：数据类别均衡。
3.选用合适的目标函数。
4.设计合适的网络结构。
5.数据增强。
6.权值正则化。
7.使用合适的优化器等。
阅读全文 → 2023-02-03
浅层卷积 -> 提取边缘特征
中层卷积 -> 提取局部特征
深层卷积 -> 提取全局特征
阅读全文 → 2023-02-03
TCP/IP四层模型：
1.应用层：负责各种不同应用之间的协议，如文件传输协议（FTP），远程登陆协议（Telnet），电子邮件协议（SMTP），网络文件服务协议（NFS），网络管理协议（SNMP）等。
2.传输层：负责可靠传输的TCP协议、高效传输的UDP协议。
3.网络层：负责寻址（准确找到对方设备）的IP，ICMP，ARP，RARP等协议。
4.数据链路层：负责将数字信号在物理通道（网线）中准确传输。
四层模型逻辑：
发送端是由上至下，把上层来的数据在头部加上各层协议的数据（部首）再
阅读全文 → 2023-02-03
图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。
膨胀类似于“领域扩张”，将图像的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大。
腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。
阅读全文 → 2023-02-02
模型压缩是指对算法模型进行精简，进而得到一个轻量且性能相当的小模型，压缩后的模型具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在端侧设备中。
随着AI技术的飞速发展，不管是移动端产品还是线上产品，进行AI赋能都成为了趋势。这种情况下，AI算法的实时性与减少内存占用都显得极为重要。AI模型的参数在一定程度上能够表达其复杂性，但并不是所有的参数都在模型中发挥作用，部分参数作用有限，表达冗余，甚至会降低模型的性能。
阅读全文 → 2023-02-02
AI端侧设备多聚焦于深度学习算法模型的加速与赋能，而传统图像算法在没有加速算子赋能的情况下，在AI端侧设备无法发挥最优的性能。
阅读全文 → 2023-02-02
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