深度学习软件是指旨在促进深度学习模型的创建、训练和部署的一类软件工具和框架。深度学习是机器学习的一个子集，涉及训练多层人工神经网络（因此称为“深度”）来学习数据的表示。深度学习软件通常提供以下功能： * 神经网络架构设计：用于设计和定制深度神经网络架构的工具，包括指定层数、层类型（例如卷积、循环）以及层之间的连接。 * 数据预处理和增强：用于准备和预处理输入数据以训练深度学习模型的实用程序，包括标准化、数据增强和特征提取等任务。 * 模型训练和优化：在大数据集上训练深度学习模型的算法和技术，包括随机梯度下降等优化算法，以及正则化、dropout等处理过拟合的方法。 * 模型评估和验证：用于评估经过训练的模型在验证和测试数据集上的性能的工具，包括准确性、精确度、召回率和 F1 分数等指标。 * 部署和推理：通常通过与软件开发框架和平台集成，将经过训练的深度学习模型部署到生产环境中以推理新数据的设施。 流行的深度学习软件框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras 和 Caffe。这些框架提供了高级抽象和 API，使开发人员和研究人员能够更轻松地构建和试验深度学习模型，而无需从头开始实现一切。
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SentiSight.ai
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SentiSight.ai 是一个基于网络的平台，可用于图像标记和开发基于人工智能的图像识别应用程序。它有两个主要目标：第一是使图像标注任务尽可能方便和高效，即使对于有很多人从事图像标注的大型项目也是如此；第二是为训练和训练提供一个流畅且用户友好的界面。部署深度神经网络模型。在同一平台上执行这两项任务的能力提供了能够标记图像然后以迭代方式训练和改进模型的优势。 SentiSight.ai 提供强大的功能，例如： * 图像标签。 * 智能标签工具。 * 共享标签项目和时间跟踪。 * 分类模型训练。 * 物体检测模型训练。 * 在线和离线模式（提供 30 天免费试用）。 * 预训练模型。 *...
Segments.ai
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