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在少样本学习中,数据增强的作用是什么?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种技术,允许模型对他们没有看到任何训练数据的类或任务进行预测。ZSL在训练期间不仅仅依赖于示例,而是利用通常以属性或语义描述的形式的附加信息来促进对新类的理解。这样,即使模型没有遇到特定
查询扩展如何增强图像搜索?
查询扩展通过扩大使用的搜索词范围来增强图像搜索,这可以导致更相关的搜索结果。当用户提交查询时,搜索引擎可以超越使用的确切词语进行解释。这在图像搜索中尤其有用,因为用户可能不会使用最具体或准确的术语来描述他们所寻找的内容。通过使用同义词、相关
对比预测编码(CPC)在自监督学习(SSL)中是如何使用的?
对比预测编码(CPC)是一种自监督学习(SSL)技术,用于通过根据过去的上下文预测未来的数据点来训练模型。本质上,CPC通过将原始数据与其增强或扰动版本进行比较,识别出有利的表征。这种方法鼓励模型区分不同的数据实例,从而有效地从输入中学习有