STM32CubeIDE开发之人工智能开发经验分享（二）

只看该作者 · 2024-10-14 15:16

数据采集和标注是机器学习项目成功的关键步骤。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

只看该作者 · 2024-10-14 21:04

除了准确率之外，还有哪些重要的评估指标可以用来全面评价模型的性能，特别是在类别不平衡的情况下？

1万 · 2024-10-14 21:27

看不懂了，太高深了。感觉作为硬件爱好者，已经落伍了。

只看该作者 · 2024-10-16 09:32

在STM32微控制器上进行实时推理时，有哪些优化策略可以提高计算效率，减少延迟？

只看该作者 · 2024-10-16 15:14

提到的输入数据是三轴加速度传感器的x/y/z值，因此每个样本应该是一个三维向量。如果您的模型API期望24个输入，可能是因为模型在训练时使用了时间序列数据，例如每个样本可能包含了连续的8个时间点的数据（8个时间点 x 3个轴 = 24个输入）。

只看该作者 · 2024-10-16 16:57

如何确定具体是哪些参数设置导致了输入和输出数据数量与预期不符？

1万 · 2024-10-17 08:42

在训练过程中，你是如何调整学习率、迭代次数和批大小等参数的？是否有使用自动化的超参数优化技术？

只看该作者 · 2024-10-17 13:17

将训练好的模型导出并在STM32CubeIDE中使用cube.AI工具生成C语言API的过程中遇到了哪些挑战？又是如何克服这些挑战的？

2万 · 2024-10-18 08:10

STM32的资源限制，可能需要对模型进行量化或剪枝以减小模型大小和计算需求。

2万 · 2024-10-18 20:15

在重新训练HAR模型时，您是否确认了输入数据的维度为3（对应于x、y、z轴），输出数据的维度为2（对应于Jogging和Walking两种态势）？

只看该作者 · 2024-10-19 10:07

在收集用于训练神经网络模型的数据时，是否考虑了不同个体之间的差异性？比如年龄、性别或运动习惯等因素可能影响加速度传感器的数据分布。如果这些因素没有被充分考虑，模型的泛化能力可能会受到影响。

1万 · 2024-10-19 15:06

通过调整学习率、迭代次数和批大小等参数，可以优化模型的训练过程，提高训练效率和模型质量。

只看该作者 · 2024-10-19 19:16

数据归一化的具体方法是什么？：在处理传感器数据时，采用何种归一化技术（如最小-最大归一化、Z-score标准化等）能够更好地适应模型的训练需求？

只看该作者 · 2024-10-20 10:45

在将数据输入到模型之前，没有进行不必要的数据扩展或特征提取。

只看该作者 · 2024-10-21 18:04

检查神经网络的架构是否与问题的复杂度相匹配。如果输入数据维度不匹配，可能需要调整网络的第一层以接受正确数量的输入。

只看该作者 · 2024-10-21 21:54

如何确定哪些特征是“有意义”的？是否有使用特定的算法或标准来评估特征的贡献度？

只看该作者 · 2024-10-23 20:35

对 STM32CubeIDE 开发中的人工智能应用提供了很好的案例参考，有助于开发者更好地理解和应用相关技术。

只看该作者 · 2024-10-23 21:17

在训练模型之前，数据已经被正确地预处理。这可能包括归一化、序列化（将时间序列数据转换为适合神经网络输入的格式）等。

只看该作者 · 2024-10-23 21:46

在评估模型性能时，除了准确率、召回率和F1分数之外，还有哪些指标被用来评估模型的表现？

只看该作者 · 2024-10-24 19:09

数据预处理是机器学习项目成功的关键。通过滤波和归一化等技术，可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。