Główne pojęcia
MLCommons CloudMask Benchmark의 성능 평가 및 개선 사항 보고
Statystyki
MLCommons은 여러 과학 분야의 과학 벤치마크를 감독
클라우드 마스킹 벤치마크에는 180GB의 위성 이미지 데이터 포함
U-Net 모델을 사용하여 200회 에폭으로 훈련
5회 실험 결과 평균 정확도는 0.889
Cytaty
"MLCommons는 과학 AI 벤치마킹을 촉진하기 위한 공동 노력"
"베이지안 방법은 각 픽셀의 맑은 하늘 확률을 추론하여 임의 정보와 관측에 기초"
"U-Net 아키텍처를 사용하여 이미지 분할에 대한 레이블 출력"