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自监督学习可以使用哪些类型的数据？
自监督学习可以利用多种类型的数据，主要分为图像、文本、音频和视频。这些数据类型各自提供了独特的挑战和机遇，使得学习不再依赖于标记数据。这种方法使模型能够直接从原始数据中学习有用的表示，通过创建辅助任务来帮助发现结构和模式。
例如，在图像的
视觉语言模型如何处理视频等非结构化视觉数据？
“视觉语言模型（VLMs）通过将视觉信息与自然语言理解相结合，处理非结构化的视觉数据，例如视频。这些模型通常采用能够处理视频中的连续帧的技术，生成结合视觉和文本方面的表示。通过将视频拆分为单独的帧并应用各种算法，VLMs可以提取特征、识别物
你如何评估神经网络的性能？
将训练扩展到多个gpu使用并行处理来分配计算，从而减少训练时间。TensorFlow和PyTorch等框架通过数据并行性或模型并行性支持多GPU训练。
数据并行性将数据集分成批次，在单独的GPU上处理每个批次，并在反向传播期间聚合梯度。模