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![李永杰](https://public.zaoge.com/wwwroot/202203/23/op_150742623ac73e17553.png)
李永杰
从业5年
高新认证专利申请注册商标
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一、深度学习是最好的方法之一
深度学习仍是目前大数据处理与分析的最好方法之一。
深度学习擅于发掘多维数据中错综复杂的关系。基于大数据的深度学习算法在计算机视觉、自然语言处理以及信息检索等多个领域不断刷新着记录。
在这个数据为王的时代,深度学习中的监督/半监督学习与数据规模、数据质量等有很大关系,因此数据标注是在现实场景中提升模型性能的最直接有效的方法。
但由于传统的数据集数量/质量有限,在解决新的问题或是想要获得更好的效果时,往往需要进行额外的数据标注。因此,对于数据要求不那么高的半监督/弱监督学习一直是视觉大数据处理中的热点问题。同时,当使用某数据集训练了一个很好的模型,但在实际应用时,往往由于“领域鸿沟”(domain gap)的存在,模型性能大幅度下降,迁移学习是这一问题的常用解决思路。
此外,由于移动设备或物联网设备的存储和计算资源有限,无法像服务器一样轻松地运行训练好的模型,限制了深度学习技术在大数据领域的应用落地,针对此问题,目前有效的解决方案包括模型压缩、计算加速。
生成对抗网络Generative Adversarial Networks (GANs)的提出,为神经网络添加了一个新的分支。该网络结构能极大提高图像生成的质量,进一步推动了计算机视觉领域的发展。
2022-03-20 14:42:03
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