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- 深度學習模型改進 內(nèi)容精選 換一換
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常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術,可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備,而且還可以讓算法模型的準確率提升5來自:百科
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AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)來自:專題
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