在计算机视觉的深度学习中，如何平衡模型复杂度与数据量？
在计算机视觉的深度学习领域，一个核心问题始终困扰着研究人员和从业者：如何在有限的计算资源下，通过最合适的数据量和模型复杂度，实现最佳的图像识别和分类效果？数据量是影响模型性能的关键因素之一，虽然更多的数据通常意味着更好的泛化能力，但数据的收...
在计算机视觉的深度学习领域，一个核心问题始终困扰着研究人员和从业者：如何在有限的计算资源下，通过最合适的数据量和模型复杂度，实现最佳的图像识别和分类效果？数据量是影响模型性能的关键因素之一，虽然更多的数据通常意味着更好的泛化能力，但数据的收...