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训练

在训练过程中,一个预训练的分类器在已被标记的图像数据集上被训练。在训练数据集的每一次迭代中,该模型都试图提高它对验证数据集的预测能力。基于它的性能,组成神经网络的权重被调整,以提高下一次迭代的性能。

在深度学习工具中,用户可以在训练页面设置所有重要的参数。在选择了一个数据分割后,可以开始训练,并将进度和性能可视化。

目前,可以对以下深度学习方法进行训练:

  • 分类(视频
  • 全局上下文异常值检测
  • 物体检测
  • 实例分割