TensorFlow Lite調研

                                          TensorFlow Lite   一：機器學習 1.概念 簡單歸納來說，機器學習分爲兩個階段： 訓練階段：通過對有標籤的樣本數據進行訓練得到合適的最佳模型 推測階段：根據模型對無標籤的樣本數據進行推段得到結果（標籤） 在對模型的進行訓練的過程中，要考慮特徵跟標籤的關係推斷所造成的誤差，通過計算損失來反覆調整計算參

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