【案例共创】基于华为开发者空间的RestNet50目标检测
【摘要】 通过实际操作，让大家深入了解如何利用 Notebook开发并部署一个梯度与反向传播算法。在这个过程中，大家将学习到从函数创建、模型训练到应用部署以及与 API集成等一系列关键步骤，从而掌握ResNet50的基本使用方法，体验其在Notebook开发中的优势。
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本案例由：梅科尔工作室提供
ResNet50模型是一种深度卷积神经网络，它使用残差模块和跳跃连接来缓解梯度消失问题。反向传播算法在ResNet模型中同样起着到头重要的作用，它可以计算ResNet模型中各个权重的梯度，并更新权重，从而优化模型性能。本案例使用到开发者空间----工作台/AI Notebook。
本案例选择医院的病例数据作为示例，并借助开发者空间工作台提供的免费AI Notebook编辑器进行本地编辑函数、轻松部署上云，直观地展示Notebook支持AI训练模型的开发与调试能力和实际应用开发中为开发者带来的便利。
通过实际操作，让大家深入了解如何利用 Notebook开发并部署一个梯度与反向传播算法。在这个过程中，大家将学习到从函数创建、模型训练到应用部署以及与 API集成等一系列关键步骤，从而掌握ResNet50的基本使用方法，体验其在Notebook开发中的优势。
说明：
- 开发者空间进入Notebook；
- 在Notebook中用NPU训练模型，跑结果；
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