模型重组

模型重组是通过“(模型⨂模型)+数据(无/少标注)-->定制化模型”方式获得学生模型,解决“大量数据” “专业标注”与“模型浪费”问题,实现按需定制、灵活可配的模型重用。 点击查看演示视频

模型重组提供了三个算法的快速创建途径,分别为:逐层融合算法(Layerwise-Amalgamation)、任务自适应分杈重组算法(Task-Branching)、共同特征聚合算法(Common-Feature-Learning),用户可根据需求选择。
模型重组提供视频流服务,可点击流服务搭建查看。

模型重组界面

模型重组界面:

图 1 模型重组界面
图 1 模型重组界面

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