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Keras是如何降低学习率的？
使用OCR (光学字符识别) 的图像到文本转换器通过分析图像来识别和提取文本。它从预处理开始，包括对图像进行二值化，去除噪声和对齐文本以获得更好的准确性。
然后，系统将图像分割成区域，例如线条或单个字符，并应用特征提取技术来识别文本模式。
什么是预训练语言模型？
清理文本数据是NLP中的关键预处理步骤，可确保输入数据一致、有意义且无噪声。该过程通常包括几个步骤:
1.删除特殊字符: 删除标点符号，符号和数字，除非它们是相关的 (例如，主题标签或美元金额)。这减少了文本中的噪音。
2. Lowerc
反事实解释是如何工作的？
可解释AI (XAI) 通过使算法的决策过程透明和可理解，在提高机器学习公平性方面发挥着至关重要的作用。这种透明度允许开发人员和用户仔细检查模型如何以及为什么达到特定的决策，这对于识别潜在的偏见至关重要。当算法作为 “黑匣子” 运行时，确定