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当你的深度学习模型走进死胡同,问问自己这5个问题

深度学习是一项庞大又复杂的工程,在建立深度学习模型时,走进死胡同被迫从头再来似乎是常事。 近日,Semantics3网站的联合创始人Govind Chandrasekhar在官方博客上发表了一篇文章,讲述了程序员在解决深度学习问题时的应该自问的五个问题。 Semantics3是一家2012年成立的数据科学初创公司,它创建了一个数据库,跟踪产品在网上的销售过程,为零售商提供数据。对于Govind Chandrasekhar写的这篇文章,量子位全文翻译如下: 研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜在当你偶然的发现提高了算法的性能,可能让你拥有持久的兴奋感;悲在你会经常发现自己站在一条单行道的尽头,苦苦探索到底哪里出了问题。 在这篇文章里,我将详述走过无数条深度学习死路后,得到的五个教训。在处理新问题或新方法前,我都会用想想下面这五个问题。

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「镁客·请讲」知象光电周翔:未来2到5年内3D扫描技术一定会大放异彩

你以为3D扫描离你很远,其实它们已经“无孔不入”地侵入了你的生活。 好莱坞的科幻大片中总是少不了对于世界维度的探讨,我们迷恋于这些充满了想象力的多位空间的憧憬,然而在我们日常生活中,尤其是在移动互联网上接触的很多东西都是二维平面的。 而VR和AR的特点之一就在于将平面变成虚构的三维世界呈现在现实中,那么如何去构建出这些三维场景呢? 人工计算机建模和现实扫描建模是两种主流的方式,今天镁客君采访的就是一家专注于3D扫描的技术公司,带你揭开创造3D世界的奥妙之处。 做科研和做产品,隔行如隔山 “做科研只强调创新性

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