keras框架的人脸识别可视化参数调整
近年来,随着硬件的升级,人工智能甚嚣尘上,其中最受青睐的是深度学习算法,它在多个领域广泛应用,如图像识别、语音识别、自然语言处理等.在深度学习中参数调整是最重要的一部分,由于参数众多、搜索空间太大,参数调整同时也是最难的一部分.传统参数调整费时费力,本文使用一种可视化调参技巧,基于keras框架将模型中间层一步步可视化出来进行对比,逐步跟踪模型学习过程,对参数调整进行指导,同时进一步了解深度学习模型内部情况.
人工智能、深度学习、可视化调参、keras
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TP312(计算技术、计算机技术)
泸州职业技术学院院级科研项目K-1913
2020-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
4-5,10
