檢索結果：共5筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="資料增強" and ckeyword.raw="資料增強"
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當我們沒有足夠的訓練資料使模型足夠泛化時，過擬和會是一個很嚴重的問題。然而，資料增強與半監督學習有助於解決這樣的問題。資料增強的發展在電腦視覺領域中相比起自然語言處理領域而言成熟了不少，半監督學習也…
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車牌識別 LPR 的深度學習方法通常建立在深度卷積神經網絡上。在訓練 集上進行訓練，然後在測試集上進行測試並進行性能評估。訓練集和測試集皆 從真實場景中收集。這樣的收集方式可能會引發隱私權益問題。因…
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在本研究中，提出兩種不同於傳統數據挖掘方法的方法。第一種方法是基於數據增強和時間性的缺失值處理，第二種方法是基於數據增強和動態訓練數據的降雨預測。在這篇論文中，研究的核心概念是天氣在同一段時間內以及…
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隨著人工智慧深度學習的發展，有越來越多的資料量與種類，這些訓練集測試用的資料，在傳統訓練方式上需要大量地被標記，用來讓網路監督式學習產生我們想要他能辦到的事情，但並非所有資料都能被平衡且大量的取得，…
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在過去的深度學習研究中，大部分的模型訓練需要依靠大量且正確標註的資料才能得到較好的效能；然而，一旦資料集中存有部分錯誤的標註資料，將可能嚴重影響到模型的準確率。在影像分類任務中，常見的深度學習方法是…