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數據量少如何神經網路提高精度

發布時間:2024-08-04 04:21:28

① tensorRT濡備綍瀹炵幇紲炵粡緗戠粶鎺ㄧ悊鍔犻燂紵

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2. 綺懼害鏍″噯錛圥recision Calibration錛夛細TensorRT閫氳繃瀵硅緇冨ソ鐨勬ā鍨嬭繘琛岀簿搴︽牎鍑嗭紝鎵懼埌鍦ㄤ繚鎸佹ā鍨嬬簿搴︾殑鍚屾椂錛屽彲浠ヤ嬌鐢ㄨ緝浣庣簿搴︾殑鏁版嵁綾誨瀷榪涜岃$畻鐨勬柟娉曘傝繖鍙浠ュ噺灝戝唴瀛樺崰鐢ㄥ拰璁$畻閲忥紝浠庤屾彁楂樻帹鐞嗛熷害銆
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4. 澶氬昂搴︽帹鐞嗭紙Multi-Scale Inference錛夛細TensorRT鏀鎸佸氬昂搴︽帹鐞嗭紝鍗蟲牴鎹杈撳叆鏁版嵁鐨勫昂瀵擱夋嫨鍚堥傜殑緗戠粶灞傝繘琛屾帹鐞嗐傝繖鍙浠ュ噺灝戜笉蹇呰佺殑璁$畻錛屾彁楂樻帹鐞嗛熷害銆
5. 鍔ㄦ佸紶閲忥紙Dynamic Tensor錛夛細TensorRT鏀鎸佸姩鎬佸紶閲忥紝鍗沖湪榪愯屾椂鏍規嵁杈撳叆鏁版嵁鐨勫ぇ灝忓姩鎬佸垎閰嶅紶閲忋傝繖鍙浠ュ噺灝戝唴瀛樺崰鐢錛屾彁楂樻帹鐞嗛熷害銆
6. 浼樺寲綆楁硶閫夋嫨錛圤ptimized Algorithm Selection錛夛細TensorRT鎻愪緵浜嗗氱嶄紭鍖栫畻娉曪紝濡傚揩閫熷倕閲屽彾鍙樻崲錛團FT錛夈佸畾鐐硅繍綆楃瓑銆傜敤鎴峰彲浠ユ牴鎹闇瑕侀夋嫨鍚堥傜殑綆楁硶錛屼互鎻愰珮鎺ㄧ悊閫熷害銆
7. 鍐呭瓨浼樺寲錛圡emory Optimization錛夛細TensorRT閫氳繃浣跨敤鍏變韓鍐呭瓨銆佸悎騫跺唴瀛樿塊棶絳夋柟寮忥紝鍑忓皯鍐呭瓨璁塊棶嬈℃暟錛屾彁楂樻帹鐞嗛熷害銆
8. 騫惰岃$畻錛圥arallel Computing錛夛細TensorRT鍒╃敤GPU鐨勫苟琛岃$畻鑳藉姏錛屽瑰氫釜杈撳叆鏁版嵁榪涜屽苟琛屽勭悊錛屼粠鑰屾彁楂樻帹鐞嗛熷害銆
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② 如何提高bp神經網路的預測精度啊

跟你的預測對象有很大關系。
1. 根據你的預測對象的特性選取合適的輸入層、輸出層和隱層神經元數目。
2. 選擇合適的神經網路訓練函數。
3. 保證足夠的訓練樣本數據,並且確保這個訓練樣本數據有足夠的精度能夠反映需要預測的對象的特性。

③ 浜屽煎寲紲炵粡緗戠粶濡備綍閫氳繃淇鍓鎻愰珮鏈哄櫒瀛︿範鏁堢巼鍜屽噯紜鎬э紵

榪堝悜楂樻晥鏈哄櫒瀛︿範鏂扮邯鍏冿細浜屽煎寲紲炵粡緗戠粶鐨勯潻鏂


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PNNL鐨勮$畻鏈虹戝﹀禔ng Li鎸囧嚭錛屼慨鍓宸叉垚涓烘満鍣ㄥ︿範鐮旂┒涓鐨勭儹闂ㄨ瘽棰橈紝瀹冧笉浠呮湁鍔╀簬鎻愬崌璁懼囨ц兘錛岃繕甯︽潵浜嗚兘婧愭晥鐜囧拰璁$畻鎴愭湰鐨勫弻閲嶈妭鐪併備粬浠鐨勭爺絀惰〃鏄庯紝閫氳繃鍓鏋濆啑浣欑殑浣嶏紝鍙浠ユ瀯寤哄嚭鍚嶄負O3BNN-R鐨勫畾鍒朵貢搴廈NN錛屽畠鍦ㄤ繚鎸侀珮搴﹀帇緙╃殑妯″瀷涓嬶紝渚濈劧鑳藉熷睍鐜板嚭鎺ヨ繎瓚呯駭璁$畻鐨勫崜瓚婃ц兘錛屼笖鍦ㄧ簿搴︿笂姣鏃犳崯澶便


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鎬葷殑鏉ヨ達紝浜屽煎寲紲炵粡緗戠粶鐨勪慨鍓絳栫暐涓嶄粎灞曠ず浜嗘満鍣ㄥ︿範鐨勯潻鏂頒箣璺錛屼篃涓鴻兘婧愬拰瀹夊叏棰嗗煙鐨勬湭鏉ュ甫鏉ヤ簡鍏夋槑銆傚湪榪欎釜蹇閫熷彂灞曠殑棰嗗煙錛屼慨鍓鎴愪負浜嗘彁鍗囨ц兘銆佽妭綰﹁祫婧愮殑鍏抽敭鎵嬫碉紝棰勭ず鐫楂樻晥銆佺簿紜鐨勬満鍣ㄥ︿範鎶鏈姝i愭笎鎴愪負鐜板疄銆

④ 鍏ㄥ嵎縐紲炵粡緗戠粶鍙浠ラ氳繃浠涔堟彁楂樺浘鍍忓垎鍓茬簿搴

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鍏ㄥ嵎縐紲炵粡緗戠粶闅愬惈灞傦細

鍏ㄥ嵎縐紲炵粡緗戠粶鍗風Н紲炵粡緗戠粶鐨勯殣鍚灞傚寘鍚鍗風Н灞傘佹睜鍖栧眰鍜屽叏榪炴帴灞3綾誨父瑙佹瀯絳戱紝鍦ㄤ竴浜涙洿涓虹幇浠g殑綆楁硶涓鍙鑳芥湁Inception妯″潡銆佹畫宸鍧楋紙resial block錛夌瓑澶嶆潅鏋勭瓚銆傚湪甯歌佹瀯絳戜腑錛屽嵎縐灞傚拰奼犲寲灞備負鍗風Н紲炵粡緗戠粶鐗規湁銆傚嵎縐灞備腑鐨勫嵎縐鏍稿寘鍚鏉冮噸緋繪暟銆

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