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匿名用户用户来自于: 北京市
2026-01-18 00:08
如果以前从来没有实际接触过这块的东西,可以把你提到的顾虑先放一放。找到几个优秀的算法,把人家的代码或者想法具体实现了,理解了,我想这个经历对于一个新手算是不错的开端了。另外:你的这个顾虑算是该方向博士每天头疼的事,所以在这里你可能得不到比较切实可行的建议(多少博士因为idea彻夜难眠)。
abcxyz 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-18 00:44
可以从几个方面做改进。 网络优化,优化网络结构,优化loss等。 优化训练方法,预训练,迁移学习,难例挖掘等 数据处理,数据增强,数据选择等。
robin 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-18 01:12
还是有很大改进空间的,尤其是在从核心算法到应用层面。 不知是否系统看过《深度学习计算机视觉》课程。或者看下基于dlib的人脸识别项目,其中用到了大量Machine Learning Algorithms,Numerical Algorithms,Graphical Model Inference Algorithms以及图像处理等多层面算法,最终实现了不错的效果。相关链接汇总可参考 Robinwho/Deep-Learning
熊大毛 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-18 01:02
不服可以去单挑一次ImageNet就知道哪里还可以改进了

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发布时间
2026-01-18 02:00
更新时间
2026-01-18 02:00
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