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Cosa dicono i nostri clienti su pdfFiller
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I enjoy the ability to convert PDF files back into MS Word. Very Often I will start in MS Word and send the document to an employer who then sends me a final version in PDF which is OK until such time as there is a need amend it. As I don't travel with a copier, printer or scanner this creates problems.
2017-02-27
Your customer service on documents that will not download for editing is outstanding. uick resolutioms so I can make the changes I need to make for success.
2017-10-24
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These guys are great I signed up for the free 30 day trial. I barely looked at the program just didn’t have time And there was $120 charge They were very professional about it removed her right away I will use them soon
2019-05-13
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I am a financial Advisor in Edmonton, Alberta Canada
I have been a Broker for 46 years and I use to have an admin assistant that handled all my paperwork
But now I work from home, no admin person or receptionist, I am Chief Bottle washer & Cook
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2024-02-06
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2021-10-02
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2020-10-21
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2020-08-24
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2025-03-10
Per le FAQ di pdfFiller
Di seguito è riportato un elenco delle domande dei clienti più comuni. Se non riesci a trovare una risposta alla tua domanda, non esitare a contattarci.
Cosa succede se ho altre domande?
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Cos'è il fine-tuning nel deep learning?
Dalla Wiki del Corso di Deep Learning. Il fine-tuning è un processo per prendere un modello di rete che è già stato addestrato per un dato compito e farlo eseguire un secondo compito simile.
Come si affina un modello di deep learning?
La pratica comune è quella di troncare l'ultimo strato (strato soft max) della rete pre-addestrata e sostituirlo con il nostro nuovo strato soft max che è rilevante per il nostro problema. Utilizzare un tasso di apprendimento più piccolo per addestrare la rete.
Qual è la differenza tra transfer learning e fine-tuning del modello di Deep learning?
Il transfer learning è quando un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato per un modello su un secondo compito. Il fine-tuning è un approccio al transfer learning ed è molto popolare nella visione artificiale e nell'NLP. L'esempio più comune fornito è quando un modello è addestrato su Imagine e viene fine-tuned su un secondo compito.
Come possiamo migliorare le prestazioni del modello di deep learning?
Analizzare gli errori (previsioni errate) nel dataset di validazione. Monitorare le attivazioni. Monitorare la percentuale di nodi morti. Applicare il clipping del gradiente (in particolare NLP) per controllare i gradienti esplosivi. Mescolare il dataset (manualmente o programmaticamente).
Che cos'è la regolazione del modello?
Regolazione dei modelli di apprendimento automatico. La regolazione è il processo di massimizzazione delle prestazioni di un modello senza sovradattamento o creazione di una varianza troppo elevata. Gli iperparametri si differenziano dagli altri parametri del modello in quanto non vengono appresi automaticamente dal modello attraverso i metodi di addestramento.
Come si affina una rete?
La pratica comune è quella di troncare l'ultimo strato (strato soft max) della rete pre-addestrata e sostituirlo con il nostro nuovo strato soft max che è rilevante per il nostro problema. Utilizzare un tasso di apprendimento più basso per addestrare la rete.
Che cos'è il fine-tuning di una rete neurale?
Il fine-tuning è un processo per prendere un modello di rete che è già stato addestrato per un determinato compito e farlo eseguire un secondo compito simile.
Che cos'è il fine-tuning nell'apprendimento per trasferimento?
Il fine-tuning è un approccio all'apprendimento per trasferimento. Nell'apprendimento per trasferimento o adattamento del dominio, alleniamo il modello con un dataset e dopo alleniamo lo stesso modello con un altro dataset che ha una distribuzione di classi diversa, o anche con altre classi rispetto al dataset di addestramento).
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