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更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來自:百科創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)選擇的代碼目錄有大小和文件個數(shù)限制。 解決方法 將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個數(shù)不超過4096個。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一來自:專題
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