机器学习架构是构建高效、可扩展机器学习模型的关键。以下是一些常见的架构设计和最佳实践。
常见架构组件
- 数据收集与预处理：确保数据的质量和一致性。
- 特征工程：从原始数据中提取有用的特征。
- 模型训练：选择合适的算法和参数进行训练。
- 模型评估：评估模型的性能和泛化能力。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中。
图像处理架构
对于图像处理任务，以下是一个典型的架构：
- 数据收集：从公开数据集或私有数据源收集图像。
- 预处理：对图像进行缩放、裁剪等操作。
- 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
- 分类：使用全连接层对图像进行分类。
实践案例
在本站案例库中，您可以找到更多关于机器学习架构的实际应用案例。
相关资源
神经网络架构图