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数据质量如何影响深度学习性能？
数据质量在深度学习模型的性能中起着至关重要的作用。高质量的数据确保模型能够有效地学习数据中的模式和关系。相反，低质量的数据会导致多个问题，包括错误的预测、更长的训练时间和过拟合。例如，如果一个数据集包含噪声标签或无关特征，模型可能会难以找到
嵌入是如何工作的？
在不丢失关键信息的情况下减小嵌入的大小是一个常见的挑战，尤其是在处理高维嵌入时。有几种技术可以帮助实现这一点:
1.降维: 像主成分分析 (PCA)，t-sne或自动编码器这样的技术可以用来减少嵌入空间中的维数，同时保留大部分方差或重要特
计算机视觉有多难？
深度学习算法模仿人类大脑使用神经网络来分层处理数据。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成，每个节点对输入数据执行数学计算。
网络通过称为反向传播的过程调整权重和偏置来学习，该过程通过使用梯度下降迭代更新参数来最小化误差。更接近输入的层