1. 首页
  2. 文章中心
  3. Other

多任务学习

95 阅读 0 评论
我是靠谱客的博主 现代摩托，最近开发中收集的这篇文章主要介绍多任务学习，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

之前在看MTCNN P-net时一直不懂，为什么，我明明要的是人脸框数据

我还要去训练5个特征点和人脸识别

现在知道了

我们是利用5个特征点和人脸检测去加强人脸框数据的精度

相当于用与之相关的数据去提高前面几层网络的准确率

真的牛逼

转载于:https://www.cnblogs.com/shensobaolibin/p/8955910.html

最后

以上就是现代摩托为你收集整理的多任务学习的全部内容，希望文章能够帮你解决多任务学习所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
点赞(63)

相关文章

crf的实现 keras_深度学习中的多任务学习(Multi-task-learning)——keras实现
crf的实现 keras_深度学习中的多任务学习(Multi-task-learning)——keras实现
[论文笔记] Fine-Grained Head Pose Estimation Without KeypointsFine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints
[论文笔记] Fine-Grained Head Pose Estimation Without KeypointsFine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints
.h5文件转.pb文件
.h5文件转.pb文件
《Fine-grained head pose estimation without keypoints》论文笔记摘要一、准备工作二、网络架构总结
《Fine-grained head pose estimation without keypoints》论文笔记摘要一、准备工作二、网络架构总结
多任务学习
多任务学习
深度学习模型转换技术
深度学习模型转换技术
Multi-loss Regularized Deep Neural Network一、Multi-loss Regularized Deep Neural Network二、Network in network三、Artificial Intelligence-aided OFDM Receiver:Design and Experimental Results
Multi-loss Regularized Deep Neural Network一、Multi-loss Regularized Deep Neural Network二、Network in network三、Artificial Intelligence-aided OFDM Receiver:Design and Experimental Results
tensorflow ：ckpt模型转换为pytorch : hdf5模型
tensorflow ：ckpt模型转换为pytorch : hdf5模型

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部