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图像搜索中的相似度评分是如何工作的？
图像搜索中的相似性评分是指基于各种特征衡量两幅图像相似程度的过程。其主要目标是确定数据库中哪些图像与查询图像在视觉上相似。这涉及分析图像的内容——例如颜色、纹理、形状和图案——并量化这些属性以生成相似性评分。较高的分数表明相似度更高，而较低
在零样本学习中，预训练模型的重要性是什么？
少镜头学习中的 “学习学习” 概念是指一种机器学习方法，其中模型被设计为仅通过少量训练示例即可快速适应新任务。该模型不是针对特定任务在大型数据集上进行广泛训练，而是从更广泛的任务中学习广义策略或模式。这使它能够有效地将学到的知识应用到新的场
可解释的人工智能如何促进欧盟和美国的监管合规？
“可解释性与模型复杂性之间的权衡是指开发者必须在模型决策的易理解性与所使用模型的复杂性之间找到平衡。一方面，较简单的模型，如线性回归或决策树，通常更具可解释性。它们的过程和输出可以被可视化且易于理解，这有助于用户明白某些决策的原因。另一方面