Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
🎯Цель | Нейро Инжиниринг
🧠Тренинг | Основы нейросетей
⚡️Тема: Как работают сверточные нейронные сети (CNN) Архитектура
⏱Длительность: 19:28 минут
📝Ждём ваши идеи в комментариях
—————————————————
⚡️ Классификация графических образов с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).
⚠️ Неправильная настройка параметров сети может привести к низкой точности распознавания.
🚧 Тщательная настройка гиперпараметров и использование достаточного количества данных для обучения.
⚡️ Стилизация изображений с использованием техник глубокого обучения.
⚠️ Потеря уникальных деталей исходного изображения при наложении стиля.
🚧 Балансировка между сохранением контента исходного изображения и применением стиля.
⚡️ Использование CNN для решения задач компьютерного зрения.
⚠️ Высокая вычислительная сложность и требования к ресурсам для обучения сетей.
🚧 Применение оптимизаций и упрощений модели, а также использование специализированного оборудования.
Все выводы и полная стратегия для вас на нашем сайте Riqli
🧠Тренинг | Основы нейросетей
⚡️Тема: Как работают сверточные нейронные сети (CNN) Архитектура
⏱Длительность: 19:28 минут
📝Ждём ваши идеи в комментариях
—————————————————
⚡️ Классификация графических образов с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).
⚠️ Неправильная настройка параметров сети может привести к низкой точности распознавания.
🚧 Тщательная настройка гиперпараметров и использование достаточного количества данных для обучения.
⚡️ Стилизация изображений с использованием техник глубокого обучения.
⚠️ Потеря уникальных деталей исходного изображения при наложении стиля.
🚧 Балансировка между сохранением контента исходного изображения и применением стиля.
⚡️ Использование CNN для решения задач компьютерного зрения.
⚠️ Высокая вычислительная сложность и требования к ресурсам для обучения сетей.
🚧 Применение оптимизаций и упрощений модели, а также использование специализированного оборудования.
Все выводы и полная стратегия для вас на нашем сайте Riqli