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深度学习中的半监督学习是什么？
“深度学习中的半监督学习是一种机器学习方法，它结合了标记和未标记的数据来训练模型。与其要求一个完整的标记数据集（这通常耗时且成本高），不如利用少量标记样本和较大数量的未标记样本。这种方法利用未标记数据中存在的结构或模式来提升模型的性能，从而
基准测试如何处理高度动态的工作负载？
基准测试通过模拟各种反映真实世界使用场景的动态条件来处理高度动态的工作负载。这一点至关重要，因为静态基准测试可能无法准确代表系统在负载波动或任务在不同时刻显著变化时的性能。为了应对这一问题，基准测试通常包含多个测试用例和工作负载，这些用例和
少样本学习和传统机器学习方法之间有哪些权衡？
尽管训练示例有限，但数据增强通过帮助提高模型性能，在少镜头学习中起着至关重要的作用。在少镜头学习场景中，目标是仅通过几个标记的示例很好地推广到新类。数据增强通过各种转换来人为地扩展训练集，从而解决了稀缺数据的挑战。这可以包括诸如旋转、缩放、