1. 数据处理与增强 数据预处理:平台通常内置数据清洗、归一化等工具,帮助开发者对原始数据进行预处理,提高数据的质量和可用性。 数据增强:通过增加数据样本的多样性,如旋转、缩放、裁剪等操作,来扩充数据集,提高模型的泛化能力。 2. 模型构建与训练 灵活的模型构建接口:平台提供丰富的API和框架,支持开发者根据实际需求构建各种神经网络模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。 GPU加速训练:利用GPU的强大计算能力,显著加快模型的训练速度,缩短开发周期。 预训练模型:提供多种预训练模型,这些模型已经在大量数据上进行了训练,开发者可以在此基础...