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OCR性能优化:从认识BiLSTM网络结构开始

摘要:想要对OCR进行性能优化,首先要了解清楚待优化的OCR网络的结构,本文从动机的角度来推演下基于Seq2Seq结构的OCR网络是如何一步步搭建起来的。 本文分享自华为云社区《OCR性能优化系列(一):BiLSTM网络结构概览》,原文作者:HW007。 OCR是指对图片中的印刷体文字进行识别,最近在做OCR模型的性能优化,用Cuda C将基于TensorFlow编写的OCR网络重写了一遍,最终做到了5倍的性能提升。通过这次优化工作对OCR网络的通用网络结构和相关的优化方法有较深的认识,计划在此通过系列博文记录下来,也作为对自己最近工作的一个总结和学习笔记。 想要对OCR进行性能优化,首先要了解清楚待优化的OCR网络的结构,在本文中我将尝试着从动机的角度来推演下基于Seq2Seq结构的OCR网络是如何一步步搭建起来的。 读懂此文的前提只需要了解在矩阵乘法中矩阵的维度变化规律,即n*p的矩阵乘以p*m的矩阵等于n*m的矩阵。如果知道CNN和RNN网络的结构,对机器学习模型的构造套路有点了解的话更好。 首先给出从本文要剖析的OCR BILSTM网络总体结构如下图: 接下来我将从这张图的右上...

三个数据分析里最难攻破的“悖论”,每一个都令人费解

跟数据打的交道越多,就越可能对数据产生绝对的信赖感,但其实在实际业务中,数据往往会“说谎”,今天给大家介绍三个数据分析中常见的悖论: 1、辛普森悖论 辛普森悖论是数据分析中最常见的悖论之一,举个最实际的例子来说: 鸭堡某学期期末考试,考数学、物理、化学三科,A的数学比B高2分,物理比B高15分,化学比C高3分,请问A的总分是否比B高? 很多人会说,这不是废话么,问题太简单了,当然是A的总分比B高了! 实际上很可能A的总成绩低于B,别急着惊讶,我们不妨再看一个例子: 很多人都爱看NBA比赛,最近几年的骑勇大战,使得詹姆斯和库里在球迷心目中的印象非常深,有一场骑勇大战,詹姆斯和库里的两分球与三分球命中率如下表所示: 其中: 两分球命中率 = 两分球命中数 / 两分球出手数 * 100% 三分球命中率 = 三分球命中数 / 三分球出手数 * 100% 那么请问本场比赛,詹姆斯的投篮命中率,是否低于库里? 投篮命中率 = (两分球命中数 + 三分球命中数) / (两分球出手数 + 三分球出手数) * 100% 很多人也会说,这不是跟上面期末考试那个题一样简单嘛,这还用说嘛,肯定是詹姆斯的投...

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