人工智能图像识别技术原理，图像识别的算法是什么( 三 )
本文介绍了图像识别的基本知识以及如何通过卷积神经网络来实现 。当你开始研究CNN项目，并使用TensorFlow、Keras和PyTorch等深度学习框架对图像进行处理和分类时，你会遇到一些实际的挑战:
1)跟踪实验
跟踪实验源代码，配置和超级参数 。卷积网络可以有许多参数和结构变化 。您需要进行数百次实验来找到提供最佳性能的超级参数 。组织、跟踪和分享实验数据和结果可能是一项挑战 。
2)在多台机器上运行实验/在本地或云中扩展实验 。
CNN的计算量很大 。在实际项目中，需要在多台计算机上扩大实验规模 。无论是在内部还是在云上配置机器，设置它们运行深度学习项目并在它们之间分配实验都是非常耗时的 。
3)管理训练数据集/管理训练数据
计算机视觉项目涉及图像或视频等富媒体，其大型训练集的大小从千兆字节到千兆字节不等 。将数据复制到每台训练机上，然后在训练集发生变化时再次复制，这既费时又容易出错 。
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