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《Python 实现 Group-CNN（分组卷积神经网络）进行多输入单输出的回归预测》
模型进行训练和测试。通过此项目，您将学会如何准备数据、构建分组卷积神经网络、培训模型、评估预测性能。）对多输入单输出的回归问题进行建模。通过构建和训练模型，我们实现了有效的预测。）进行多输入单输出的回归预测。对超参数进行优化，例如卷积层的数量、滤波器的数量、批处理大小等。将数据集划分为训练集和测试集，并准备输入和输出数据。进行多输入单输出的回归预测！：确保在处理真实数据时进行适当的清洗和标准化。我们将生成一个简单的多输入时间序列数据集。使用更多组卷积来提高模型的复杂性。的多输入单输出回归预测项目。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143827080
该项目部署与应用主要有哪些步骤(多选)
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部署平台与环境准备
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模型加载与优化
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实时数据流处理
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可视化与用户界面
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GPU/TPU 加速推理
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系统监控与自动化管理
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API 服务与业务集成
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