5.5 深度学习 5.5 深度学习 理论上，参数越多，模型复杂度就越高，容量（capability）就越大，从而能完成更复杂的学习任务。深度学习（deep learning）正是一种极其复杂而强大的模型。 怎么增大模型复杂度呢？两个办法，一是增加隐层的数目，二是增加隐层神经元的数目。前者更有效一些，因为它不仅增加了功能神经元的数量，还增加了激活...

Google减少应用包体积方案演进 Google减少应用包体积方案演进 回首Android第一个10年，其应用发布方式如下。 从应用开发到上传应用商店，最后再到用户下载环节，参与产物都是APK。 您的应用将包含所有CPU架构so文件、所有屏幕分辨率资源文件以及所有语言资源文件，那么存在如下两个问题。 APK文件过大导致用户下载时长增加...

conv3d conv3d paddle.nn.functional.conv3d ( x, weight, bias\=None, stride\=1, padding\=0, dilation\=1, groups\=1, data_format\=’NCHW’, name\=None ) [源代码] 该OP是三维卷积层（convoluti...

to_tensor 使用本API的教程文档 to_tensor paddle. to_tensor ( data, dtype=None, place=None, stop_gradient=True ) [源代码] 该API通过已知的 data 来创建一个 tensor，tensor类型为 paddle.Tensor 。 data 可以是...

卷积神经网络（CNN） 使用Keras实现卷积神经网络 使用Keras中预定义的经典卷积神经网络结构 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Poo...

世界设置 雾场通道 射线可见性 技巧 设置 曲面 体积光渲染 世界设置 雾场通道 参考 面板 世界环境 ‣ 雾场通过 Note The mist pass must be enabled in the View Layer tab of the Properties Editor before the settings belo...

使用卷积神经网络进行图像分类 一、环境配置 二、加载数据集 三、组建网络 四、模型训练&预测 The End 使用卷积神经网络进行图像分类 作者: PaddlePaddle 日期: 2021.05摘要: 本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例，将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cif...

快速开始函数式（Functional）模型 第一个模型：全连接网络 所有的模型都是可调用的，就像层一样 多输入和多输出模型 共享层 层“节点”的概念 更多的例子 inception模型 卷积层的残差连接 共享视觉模型 视觉问答模型 视频问答模型 快速开始函数式（Functional）模型 我们起初将Functional一词译作泛...

Envoy 熔断机制介绍 基于插件机制实现的熔断 设定熔断阈值 触发熔断 提升熔断阈值 总结 Envoy 熔断机制介绍 熔断是分布式系统的重要组成部分。快速失败并尽快给下游施加压力，可以防止整个微服务系统进入糟糕的级联雪崩状态。这是Envoy 网格的主要优点之一，Envoy 在网络级别实现强制断路限制，而不必独立配置和编写每个应用程序。Env...

ResNet ResNet ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。 通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原...