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对抗训练在深度学习中是什么？
对抗训练是一种用于深度学习的技术，旨在提高模型对对抗样本的鲁棒性——这些样本是针对性设计的，目的是混淆或误导模型。在对抗训练过程中，模型同时接触到常规训练数据和精心构造的对抗样本。其目标是增强模型抵抗这些扰动的能力，这些扰动可以以多种形式出
除了CLIP，还有哪些其他流行的视觉-语言模型框架？
除了CLIP，许多其他流行的视觉-语言模型框架相继出现。这些模型旨在弥合视觉数据和文本数据之间的差距，使得图像标题生成、视觉问答和多模态搜索等各种应用成为可能。一些值得注意的例子包括BLIP（引导语言-图像预训练）、ALIGN（大规模图像和
有效使用AutoML的最佳实践是什么？
"要有效地使用AutoML，关键是从一个明确的问题和清晰的目标开始。在深入使用自动化工具之前，确定你想要完成的具体任务，无论是分类、回归还是其他。清楚了解你的数据和期待的输出。例如，如果你试图预测客户流失，确保收集到相关特征，如客户行为指标