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第6章 通过特征归一化和自适应学习优化盘古人工智能框架
本章讲解通过特征归一化(Feature Normalization)和自适应学习(Adaptive Learning)技术来优化盘古人工智能框架,人工智能的优化技术多达几百种,本章讲解这两种。
本章内容包括:
(1)盘古人工智能框架性能测试及问题剖析。
(2)使用特征归一化进行性能优化。
(3)使用自适应学习进行性能优化。
本章我们将实现盘古人工智能框架的性能优化,新增FeatureNormalization.py代码,要实现的目录结构如图6-1所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/A2E645/19549640608913906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P92_13630.jpg?sign=1739055154-KRhxGDMDk45gSWYUwF2sUVJncVkLkHHP-0-e1c32bbd5e85bf5c217b260ecf42c2a8)
图6-1 chapter6_Create_AI_Framework目录结构