【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？
深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！
我在STM32单片机上跑神经网络算法—CUBE-AI
为什么可以在STM上面跑人工智能？简而言之就是通过X-Cube-AI扩展将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本7.0以上，目前支持转化的模型有Keras、TF lite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。
wandb安装注册及解决训练模型报API错误
wandb是Weight & Bias的缩写，一句话，**它是一个参数可视化平台**。
wandb强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。
Model Inference
模型推理(Model Inference)是指使用已经训练好的机器学习模型来对新数据进行预测或分类的过程。模型推理是机器学习中的一个重要环节,其目的是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类,从而得到结果。