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数据增强有哪些限制?
数据增强是一种通过人工扩展训练数据集规模来提高机器学习模型性能的宝贵技术。然而,它确实存在一些局限性。首先,增强数据的质量可能会因为所使用的技术而有很大差异。例如,旋转或翻转等技术可能会产生有用的变体,但涉及改变颜色或引入噪声的方法有时可能
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AI中的内在可解释性方法是什么?
可解释人工智能(XAI)通过提供模型决策背后的洞见来增强机器学习模型的调试能力。当机器学习模型产生预测时,通常被视为一个“黑箱”,很难理解输出背后的推理。XAI技术,例如可视化或特征重要性评分,帮助开发者看出哪些输入特征对模型决策的影响最大
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信息检索(IR)与数据检索有什么不同?
F1分数是信息检索 (IR) 中用于平衡精度和召回率的度量。它是精确度和召回率的调和平均值,提供反映系统准确性和检索相关文档能力的单个分数。 F1分数是有用的,因为它考虑了假阳性 (检索到的不相关文档) 和假阴性 (未检索到的相关文档),
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