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深度学习如何处理不平衡的数据集?
深度学习可以通过各种技术处理不平衡数据集,旨在平衡训练过程中不同类别的表现。不平衡数据集出现的情况是某些类别的样本数量明显多于其他类别,这可能导致模型对多数类产生偏见。最简单的方法之一是对少数类进行过采样,即复制频率较低类别的实例,确保其与
高维嵌入的权衡是什么?
高维嵌入是数据在多个维度空间中的表示,通常用于机器学习和自然语言处理。采用高维嵌入的主要权衡之一是过拟合问题。当数据的维度相对于样本数量过高时,模型可能会学习噪声和离群点,而不是潜在的模式。例如,在文本分类任务中,使用1000维的表示可能会
热备份、温备份和冷备份灾难恢复站点之间有什么区别?
灾难恢复(DR)站点对企业确保在出现意外事件(例如硬件故障或自然灾害)时的连续性至关重要。DR站点主要分为热备、温备和冷备三种类型,它们在数据和服务的维护方式以及恢复速度上有所不同。热备DR站点是完全运营的,并始终运行,这意味着它实时镜像主