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:
免费下载
我们在网页上使用了存储于用户本地终端小型文本信息记录文件(cookies)来为您提供理想的功能。如果在使用 浏览器时没有更改设置意味着同意使用cookies. 在privacy policy中您可以阅读更多的信息和细节(英文)。