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少样本学习和传统机器学习方法之间有哪些权衡？
尽管训练示例有限，但数据增强通过帮助提高模型性能，在少镜头学习中起着至关重要的作用。在少镜头学习场景中，目标是仅通过几个标记的示例很好地推广到新类。数据增强通过各种转换来人为地扩展训练集，从而解决了稀缺数据的挑战。这可以包括诸如旋转、缩放、
在嵌入训练中，三元组损失是什么？
三元组损失是一种在机器学习中使用的损失函数，特别是在训练嵌入表示模型的背景下。它帮助模型学习区分相似和不相似的示例，方法是比较三组样本：锚点、正样本和负样本。锚点是参考样本，正样本是与锚点相似的样本，而负样本则是与锚点非常不同的样本。三元组
关系数据库中有哪些不同类型的关系？
在关系数据库中，有三种主要的关系类型定义了表之间的交互方式：一对一、一对多和多对多。这些关系对以保持数据完整性和实现高效查询的方式结构化数据至关重要。通过理解这些关系类型，开发人员可以设计出有效管理和检索各种应用数据的数据库。
一对一关系