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4.12 小结
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本章以DenseNet121模型的ImageNet预训练模型为起点,针对苹果树病虫害数据集完成了建模工作,通过对数据集的观察分析,设定了较为完备的模型训练策略,以模型定义、模型训练、模型评估和模型预测为主线,自定义了模型学习率动态调度策略、模型训练提前终止策略、保存最优模型策略,优化了模型训练参数,模型在训练过程和测试集上的良好表现,证明我们得到的模型具备可靠性好、准确率高、泛化能力强的特点,具有实践部署意义和价值。下一章,DenseNet121的预训练模型将被部署到服务器端,为客户提供智能化的预测服务。
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2.5 TCP控制头解析
5.5 获取URL参数
1.2 客户机服务器模式
1.10 IMAP POP3与SMTP
4.8 DenseNet121模型定义
2.1 安装Wireshark
2.4 数据包解析
2.9 ARP解析
2.11 小结
6.18 小结
1.6 端口
1.7 IPv4与IPv6
2.8 HTTP解析
2024最新 Android Studio 安装配置步骤
4.10 DenseNet121模型评估
4.6 数据增强
5.1 环境准备
1.15 第一个服务器程序
7.9 线程池
3.1 主模块概要设计
2.6 MobileNetV3解析
7.6 客户机发送数据
7.3 服务器主体逻辑
3.6 写入数据库
4.5 类别分布
1.14 Python网络编程库
1.17 小结
3.2 子模块概要设计
1.6 离群值
4.2 模块概要设计
6.16 详情模块设计
1.16 第一个客户机程序
6.14 数据绑定方法
3.9 小结
6.17 识别模块设计
9.8 AlphaFold2项目实战演示
5.15 分类预测
9.9 小结
5.12 添加记录
5.1 什么是AlphaFold