Jika masukannya adalah daftar array numpy yang menyimpan peta panas yang merupakan keluaran ViTPose dan bentuk setiap file numpy adalah [1, 17, 64, 48] sesuai dengan 17 titik kunci di isi, algoritma mana yang dapat digunakan?
Di bidang Kecerdasan Buatan, khususnya Deep Learning dengan Python dan PyTorch, saat bekerja dengan data dan kumpulan data, penting untuk memilih algoritma yang tepat untuk memproses dan menganalisis masukan yang diberikan. Dalam hal ini, masukan terdiri dari daftar array numpy, masing-masing menyimpan peta panas yang mewakili keluaran
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch, Data, Dataset
Mengapa penting untuk menyeimbangkan kumpulan data yang tidak seimbang saat melatih jaringan neural dalam pembelajaran mendalam?
Menyeimbangkan kumpulan data yang tidak seimbang diperlukan saat melatih jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam untuk memastikan kinerja model yang adil dan akurat. Dalam banyak skenario dunia nyata, kumpulan data cenderung memiliki ketidakseimbangan, di mana distribusi kelas tidak seragam. Ketidakseimbangan ini dapat menyebabkan model yang bias dan tidak efektif yang berkinerja buruk di kelas minoritas. Oleh karena itu, itu
Mengapa mengacak data penting saat bekerja dengan kumpulan data MNIST dalam pembelajaran mendalam?
Mengacak data adalah langkah penting saat bekerja dengan kumpulan data MNIST dalam pembelajaran mendalam. Dataset MNIST adalah dataset tolok ukur yang banyak digunakan di bidang visi komputer dan pembelajaran mesin. Ini terdiri dari banyak koleksi gambar digit tulisan tangan, dengan label yang sesuai yang menunjukkan digit yang diwakili di setiap gambar. Itu
Bagaimana kumpulan data bawaan TorchVision bermanfaat bagi pemula dalam pembelajaran mendalam?
Kumpulan data bawaan TorchVision menawarkan segudang manfaat bagi pemula di bidang pembelajaran mendalam. Kumpulan data ini, yang sudah tersedia di PyTorch, berfungsi sebagai sumber daya berharga untuk melatih dan mengevaluasi model pembelajaran mendalam. Dengan menyediakan beragam data dunia nyata, kumpulan data bawaan TorchVision memungkinkan pemula mendapatkan pengalaman langsung dalam bekerja dengan
Apa tujuan memisahkan data menjadi dataset pelatihan dan pengujian dalam pembelajaran mendalam?
Tujuan memisahkan data menjadi dataset pelatihan dan pengujian dalam pembelajaran mendalam adalah untuk mengevaluasi kinerja dan kemampuan generalisasi model yang dilatih. Praktik ini sangat penting untuk menilai seberapa baik model dapat memprediksi data yang tidak terlihat dan untuk menghindari overfitting, yang terjadi ketika model menjadi terlalu terspesialisasi.
Mengapa persiapan dan manipulasi data dianggap sebagai bagian penting dari proses pengembangan model dalam pembelajaran mendalam?
Persiapan dan manipulasi data dianggap sebagai bagian penting dari proses pengembangan model dalam pembelajaran mendalam karena beberapa alasan krusial. Model pembelajaran mendalam didorong oleh data, artinya kinerjanya sangat bergantung pada kualitas dan kesesuaian data yang digunakan untuk pelatihan. Untuk mencapai hasil yang akurat dan dapat diandalkan, itu