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M�thode de r�glage fin pour l'apprentissage profond

M�thode de r�glage fin pour l'apprentissage profond in Chattanooga, TN

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M�thode de r�glage fin pour l'apprentissage profond

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M�thode de r�glage fin pour l'apprentissage profond in Chattanooga, TN

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Ce livre a pour objectif la détection des inondations afin de reconnaître les photographies liées aux inondations à partir des médias en ligne. Ces photographies, associées à leurs zones géologiques, peuvent fournir des données visuelles gratuites, idéales et fiables sur les inondations au producteur de jugement. Ce cadre de filtrage, destiné à être utilisé pour les images des médias en ligne, comprend quelques modules clés: l'informatisation des tweets/photos, la découverte des photos d'inondations et l'utilisation du SIG en ligne pour la vérification humaine. Dans cette enquête, un ensemble de données de préparation de 4 800 photographies d'inondation a été construit en fonction d'un mécanisme de réglage fin utilisant l'apprentissage profond (DL) créé et préparé pour reconnaître les photographies d'inondation. Le cadre a été conçu de manière à ce que le DL puisse être préparé à nouveau par un ensemble de données de préparation plus important lorsque des photographies d'inondations confirmées par des experts supplémentaires sont ajoutées à l'ensemble de préparation de manière insistante.
Ce livre a pour objectif la détection des inondations afin de reconnaître les photographies liées aux inondations à partir des médias en ligne. Ces photographies, associées à leurs zones géologiques, peuvent fournir des données visuelles gratuites, idéales et fiables sur les inondations au producteur de jugement. Ce cadre de filtrage, destiné à être utilisé pour les images des médias en ligne, comprend quelques modules clés: l'informatisation des tweets/photos, la découverte des photos d'inondations et l'utilisation du SIG en ligne pour la vérification humaine. Dans cette enquête, un ensemble de données de préparation de 4 800 photographies d'inondation a été construit en fonction d'un mécanisme de réglage fin utilisant l'apprentissage profond (DL) créé et préparé pour reconnaître les photographies d'inondation. Le cadre a été conçu de manière à ce que le DL puisse être préparé à nouveau par un ensemble de données de préparation plus important lorsque des photographies d'inondations confirmées par des experts supplémentaires sont ajoutées à l'ensemble de préparation de manière insistante.

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