澳门威尼斯人备用网站:飞桨提供了许多基于百度大数据所训练出来的预训练模型

吴天还强调了飞行桨的预训练和传递技术。她介绍说，Flying Paddle提供了许多基于百度大数据的预训练模型。这些具有复杂网络结构的大型模型在迁移和学习特定场景中的小数据后可以形成出色的场景模型。例如，面具人脸检测模型基于ICCV19挑战者面部检测比赛冠军基本模型和真实的面具数据微调。在垃圾分类场景中，飞桨还可以提高效率和准确性。吴添认为，利用目标检测和飞桨图像分割模型可以实现塑料瓶的细分和塑料瓶中心点的检测，使垃圾分类更加准确，高效。同时，Paddle Lite可以有效地部署并集成到垃圾分类生产线中。在武汉的废物分类厂中，采用了这样的一套技术解决方案后，分类效率从大约93％提高到了97％以上，取代了4-6名操作员的人工成本。

NLP的研发范式也进入了预训练+微调的新时代。依托ERNIE的技术突破，百度推出了语义理解技术解决方案，旨在使企业能够简单，高效，灵活地定制和开发领先的NLP模型。目前，文信通过EasyDL和Flying Paddle Enterprise Edition的BML为企业提供平台服务。以百度Feed流媒体应用为例，文信ERNIE技术解决方案将视频推荐的相关性提高了8％，更好地满足了用户的需求。