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验证准确率在达到90%后保持不变

是指在机器学习和人工智能领域中，模型在经过训练后，达到一定准确率后，继续训练模型不会显著提高准确率的现象。

这种现象通常发生在模型已经学习到数据集中的大部分模式和规律时。当模型达到一定准确率后，继续训练可能会导致过拟合（overfitting）的问题，即模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致在新的未见过的数据上表现不佳。

为了解决这个问题，可以采取以下方法：

数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一系列的随机变换，如旋转、缩放、平移等，生成新的训练样本，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
正则化（Regularization）：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型的复杂度，防止过拟合。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
早停（Early Stopping）：在训练过程中，监控模型在验证集上的性能指标，当性能不再提升时，停止训练，避免过拟合。
模型集成（Model Ensemble）：将多个不同的模型进行组合，通过投票、平均等方式综合它们的预测结果，提高整体的准确率和泛化能力。
超参数调优（Hyperparameter Tuning）：调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等，通过交叉验证等方法找到最优的超参数组合，提高模型性能。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据增强：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
正则化：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）
早停：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）
模型集成：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）
超参数调优：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）

请注意，以上链接仅为示例，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。

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最高比Mask-RCNN快3倍！上交大实时姿态估计AlphaPose升级

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