Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa Deep Learning with Python at PyTorch, kapag nagtatrabaho sa data at mga dataset, mahalagang piliin ang naaangkop na algorithm para iproseso at suriin ang ibinigay na input. Sa kasong ito, ang input ay binubuo ng isang listahan ng mga numpy array, ang bawat isa ay nag-iimbak ng heatmap na kumakatawan sa output
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset
Bakit kailangang balansehin ang isang hindi balanseng dataset kapag sinasanay ang isang neural network sa malalim na pag-aaral?
Ang pagbabalanse ng isang hindi balanseng dataset ay kinakailangan kapag nagsasanay ng isang neural network sa malalim na pag-aaral upang matiyak ang patas at tumpak na pagganap ng modelo. Sa maraming real-world na sitwasyon, ang mga dataset ay may posibilidad na magkaroon ng mga imbalance, kung saan ang distribusyon ng mga klase ay hindi pare-pareho. Ang kawalan ng timbang na ito ay maaaring humantong sa mga bias at hindi epektibong mga modelo na hindi maganda ang pagganap sa mga klase ng minorya. Samakatuwid, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit mahalaga ang pag-shuffle ng data kapag nagtatrabaho sa dataset ng MNIST sa malalim na pag-aaral?
Ang pag-shuffle sa data ay isang mahalagang hakbang kapag nagtatrabaho sa dataset ng MNIST sa malalim na pag-aaral. Ang dataset ng MNIST ay isang malawakang ginagamit na benchmark na dataset sa larangan ng computer vision at machine learning. Binubuo ito ng malaking koleksyon ng mga sulat-kamay na digit na larawan, na may kaukulang mga label na nagsasaad ng digit na kinakatawan sa bawat larawan. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano magiging kapaki-pakinabang ang mga built-in na dataset ng TorchVision para sa mga nagsisimula sa malalim na pag-aaral?
Nag-aalok ang mga built-in na dataset ng TorchVision ng napakaraming benepisyo para sa mga nagsisimula sa larangan ng malalim na pag-aaral. Ang mga dataset na ito, na madaling magagamit sa PyTorch, ay nagsisilbing mahalagang mapagkukunan para sa pagsasanay at pagsusuri ng mga modelo ng malalim na pag-aaral. Sa pamamagitan ng pagbibigay ng magkakaibang hanay ng real-world na data, ang mga built-in na dataset ng TorchVision ay nagbibigay-daan sa mga baguhan na magkaroon ng hands-on na karanasan sa pagtatrabaho sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng paghihiwalay ng data sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset sa malalim na pag-aaral?
Ang layunin ng paghiwalayin ang data sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset sa malalim na pag-aaral ay upang suriin ang pagganap at kakayahan sa pangkalahatan ng isang sinanay na modelo. Ang kasanayang ito ay mahalaga upang masuri kung gaano kahusay na mahulaan ng modelo ang hindi nakikitang data at upang maiwasan ang overfitting, na nangyayari kapag ang isang modelo ay naging masyadong dalubhasa sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit itinuturing na isang mahalagang bahagi ng proseso ng pagbuo ng modelo sa malalim na pag-aaral ang paghahanda at pagmamanipula ng data?
Ang paghahanda at pagmamanipula ng data ay itinuturing na isang mahalagang bahagi ng proseso ng pagbuo ng modelo sa malalim na pag-aaral dahil sa ilang mahahalagang dahilan. Ang mga modelo ng malalim na pag-aaral ay batay sa data, ibig sabihin, ang kanilang pagganap ay lubos na umaasa sa kalidad at pagiging angkop ng data na ginamit para sa pagsasanay. Upang makamit ang tumpak at maaasahang mga resulta, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, data, Mga Dataset, Pagsusuri sa pagsusulit