如何部署一个训练好的神经网络模型?

如何部署一个训练好的神经网络模型?

预处理数据可确保兼容性并提高神经网络的性能。标准步骤包括清理、归一化和编码数据。

对于数值数据,归一化或标准化将特征缩放到可比较的范围,防止大值占优势。对于分类数据,one-hot encoding或label encoding将类别转换为数字格式。文本数据需要标记化、停用词移除以及可能的词干法或词条化。对于图像,调整大小和增加像翻转或旋转增强多样性。

将数据拆分为训练、验证和测试集有助于评估模型的泛化。特征缩放和降维等技术提高了计算效率,并防止了梯度爆炸等问题。

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