Dragonfly深度学习案例演示

此视频为试看版本，如有需要请联系本人 据预处理：首先，使用DragonFly对材料图像进行预处理，如滤波、归一化等操作，以提高数据质量。 特征提取：接下来，利用深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）从预处理后的材料图像中提取特征。CNN通过多层卷积和池化操作，学习图像的高级特征表示。 模型训练：将提取到的特征输入到深度学习模型中进行训练。训练过程中，模型会不断调整参数，以最小化损失函数（如交叉熵损失、均方误差等）并提高预测准确性。 模型评估：在训练过程中或训练完成后，需要对模型进行评估，以检验模型性能。评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整网络结构、超参数等，以提高模型性能。 模型部署与应用：将训练好的模型部署到DragonFly中，应用于实际问题的解决，如材料性能预测、缺陷检测等