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卷积神经网络设计与训练全解析 1. 设计卷积神经网络相关指标 在评估卷积神经网络(ConvNet)时,精度(precision)和召回率(recall)是非常有用的指标。不过,在实际应用中,我们通常希望基于一个单一的量来设计和评估卷积神经网络。一种有效的方法是将精度和召回率的值结合…
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图像分类任务加速:ResNet50在TensorRT下的吞吐量突破万帧/秒 在当今的AI应用中,我们早已不满足于“模型能跑通”——真正的挑战在于:如何让一个训练好的深度学习模型,在真实生产环境中以极低延迟、超高吞吐的方式稳定运行。尤其是…
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