Aprendizaje automático práctico para visión por ordenador

Índice

Símbolos

• Convolución 3D, Conv3D
  • (ver también Conv3D)
• Anotación @tf.function, Invocar el modelo, Exportar el modelo

A

• Pérdida absoluta, Pérdida suave L1 (para regresión en caja)
• abstracción, mejorapara la predicción de modelos API, Mejora de la abstracción
• aceleradores, mejorar la eficiencia
  • (véase también GPUs; TPUs)
  • rendimiento de la predicción por lotesy, Servicio gestionado para la predicción por lotes
  • para ML de perímetro, Restricciones y optimizaciones
  • en proveedores de servicios en la nube, Implementación del modelo
• Precisión, Métrica del error, Clasificación binaria
  • clasificación, Clasificación binaria
  • definida, Glosario
  • conjuntos de datos desequilibrados y, Tasa de aprendizaje diferencial
  • trazado, Ajuste del modelo
  • trazado, Entrenamiento de la red neuronal
• funciones de activación, Función de activación
  • definida, Glosario
  • regresión de imágenes, Trazar predicciones
  • introducir en Keras, Capas ocultas
  • LeakyReLU, Creación de las redes
  • Ninguno, Trazar predicciones
  • no lineal, añadir para la salida de la capa oculta, Capas ocultas
  • no lineal, sigmoide, ReLU y elu, Capas ocultas
• parámetro de activación (capa convolucional) , Filtros convolucionales
• optimizador adagrad (gradientes adaptativos), Optimizador
• OptimizadorAdam, Optimizador
  • tasa de aprendizajepor defecto, cambiar, Tasa de aprendizaje
• Optimizador AdamW, Tasa de aprendizaje diferencial
• problemas devisión avanzados(ver problemas de visión, avanzados)
• Árbol de equidad Aequitas, detección de sesgos
• AlexNet,AlexNet-AlexNet
  • de un vistazo, AlexNet
  • implementación ...