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图像搜索的常见评估指标有哪些?
在评估图像搜索系统时,通常使用几个指标来评估它们在检索相关图像方面的有效性。关键指标包括精准率、召回率和F1得分。精准率衡量的是检索到的图像中相关图像的比例,而召回率则评估在数据集中检索到的相关图像的比例。例如,如果搜索返回了10张图像,其
粒子群优化(PSO)是如何工作的?
粒子群优化(PSO)是一种通过模拟鸟类或鱼类的社会行为来优化问题的计算方法。它的工作原理是初始化一组候选解,称为粒子,这些粒子在搜索空间中移动。每个粒子有一个位置,代表一个潜在解,以及一个速度,决定它在该空间中的探索方式。PSO的目标是通过
Vespa是什么,它的IR能力有哪些?
混合搜索结合了多种搜索方法,以提高搜索结果的相关性和准确性。通常,它集成了传统的基于关键字的搜索和更现代的上下文感知方法,如使用机器学习模型的语义搜索。
在混合搜索中,系统可能首先使用诸如关键字匹配 (使用布尔运算符或tf-idf) 之类