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数据与模型缺陷:不完美场景下的神经网络训练方法原创

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深度学习的成功得益于大量的数据和很深的网络模型。然而数据和模型往往不会特别理想,比如数据里存在着很多标签噪音或者考虑到模型的推理速度,神经网络的层数不能够特别深。针对这些情况如何有效的训练神经网络是深度学习领域的热点话题。特别是对于业务场景,数据往往存在很多缺陷,让模型能够自适应的从缺陷数据里学习是业务成功的保障。本次讲座将细致地讲解数据和模型缺陷情况下神经网络的有效训练方法。相关技术已经在腾讯的众多业务场景上(行人重识别,内容审核等)落地。

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云加社区直播小编

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