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灵活、高效、易用是产业开发者应用深度学习技术进行开发的诉求 。 以往 ， 传统神经网络的结构设计是由人根据经验设计 ， 并不断地进行调参训练获得最优结果 ， 这个过程较为复杂和费时费力 。 而飞桨开源的AutoDL Design自动化网络结构设计 ， 是用深度学习设计深度学习 ， 目前已经全面超过人类专家设计的网络效果 ， 且自动化程度更高 ， 效果更好 。 而针对没有深度学习技术基础的开发者 ， 百度飞桨提供了定制化训练和服务平台EasyDL ， 让他们可以基于自身业务需求和数据 ， 快速训练定制化AI模型 。
王海峰以自动提取农耕地块为例 ， 介绍了飞桨的实际应用效果 。 基于飞桨的农作物地块识别 ， 在遥感影像数据的基础上 ， 实现了地块提取准确率80% ， 处理效率相对人工提升数万倍 ， 可以高效辅助作物生长、灾害监测、估产等 ， 显著减少人力投入 ， 对农业生产有非常重大的意义 ， 是真正用深度学习技术实现利国利民 。
稿源：(中国新闻网)
【】网址：/a/2019/0629/010news70424.html
标题：百度王海峰携开源开放的深度学习平台飞桨亮相2019软博会( 五 )
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