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数据增强在神经网络中是什么？
知识蒸馏是一种技术，其中训练更小，更简单的模型 (“学生”) 以模仿更大，更复杂的模型 (“老师”) 的行为。这个想法是将教师模型学到的知识转移到学生模型中，使学生在获得相似表现的同时更有效率。
这通常是通过让学生模型不仅从地面真值标签中
卷积神经网络（CNNs）在强化学习中用来做什么？
强化学习 (RL) 是机器人技术中的一种关键方法，它使机器人能够通过与环境的交互来学习如何执行任务。在这个框架中，机器人在其环境中行动，并根据其行动接收反馈，反馈可以是奖励或惩罚的形式。该机器人旨在通过随着时间的推移学习最佳策略来最大化其累
嵌入是如何通过带标签的数据进行微调的？
“嵌入可以通过有标签的数据进行微调，过程调整它们的表示，以便更好地捕捉手头任务的特定细微差别。最初，嵌入是在大型数据集上进行预训练的，这使得它们能够捕捉一般的关系和含义。然而，当你有一个特定的任务时，比如情感分析或图像分类，微调使得模型能够