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深度学习的模型

这是一个研究深度学习的项目。在罗布斯塔的所有建筑中，没有necesitará。

这是一个模式的选择

请为我们提供各种形式的建议，并对各自的优缺点进行权衡:

Tamaño：CuántaMemoriaNecesitaEl Modelo
La ubicación final del modelo determinará hasta qué punto debe tener en cuenta el tamaño de La red。
如果你决定在一个记忆系统中实现你的愿望，那么你就可以在这个系统中实现你的愿望。
Consulte Modelos Para El Despliegue En Edge
Precisión:让我们把所有的钱都给你
正常情况下，我们可以把它和数据联系起来，我们可以把它和características信息联系起来，如果我们可以，también podría我们可以把它和新内容联系起来。
Consulte Modelos de MayorPrecisión
Velocidad de predicción: rapidez de predicción del modelo con imágenes nuevas
在predicción puede variar en función de muschos factors, tales como el el tamaño de los lotes, también variará según la arquitectura del modelo elegido and el tamaño del modelo。
比较一下predicción con的velocidadesModelos是简单的para comenzar．

探索在不同时间段模型之间的权衡。

Estructura Para Importar Cualquier Modelo A Matlab：

>> net = nombre_de_la_red

比如:

>> Net = AlexNet >> Net = Resnet50

如果模型aún没有笛卡尔，那么可以在MATLAB中使用proporcionará。

Modelos是简单的para comenzar

Conestos Modelos，Puede RealizarIteracionesRápidamenteyy Probar Diferentes Configuraciones，Tales Como Pasos de Preprocesamiento de Datos Y Opciones de Entrenamiento。Cuando Tenga Una Idea deQuéConfiguracionesFuncionan Bien，Pruebe UnaRedmásPreadaPara Ver Si Mejora Sus结果

探索包括:

Modificación interactiva de una Deep Learning para transferencia del rendizaje

我们对深度学习的定义为imágenes nuevas

Modelos de mayor precisión

探索Movellos Altamente EFICASE Para Flujos de Trabajo Basados enImágenes，Tales ComoClasificacióndeMágenes，DeteccióndeObjetosYsegmentaciónSemántica。

Para flujos de trabajo de detección de objtos:

Darknet-19，Darknet-53 Y Resnet-50 Se Utilizan A Menudo Como Base Para Quantas dedeteccióndeobjetosy flujos de trabajo Yolo。vea ejeghtos dedeteccióndebjetosconyolov2.yyolov3.．

para flujos de trabajo desegingaciónsemántica：

我们可以用我们的建筑作品来预先定义我们的作品práctico para entrenar redes de segmentación semántica。Las arquitecturas de capas para problems de segmentación semántica de uso más recuente son: