"AutoML系统根据多个因素确定训练的停止标准，特别是性能指标、收敛度量和资源限制。最常见的方法是在训练过程中监控验证性能。具体而言，如果性能（如准确率或F1分数）在一定数量的迭代后没有改善（通常称为耐心），则可以停止训练。例如，如果系统

强化学习（RL）和深度学习（DL）是机器学习的两个重要领域，但它们服务于不同的目的，并基于不同的原则。强化学习侧重于训练智能体通过与环境的互动来做出决策。智能体根据其行为的后果进行学习，积极结果会获得奖励，而消极结果则会受到惩罚。相反，深度

基准测试通过系统性地测量关键性能指标，如压缩比、压缩和解压缩速度以及对查询性能的影响，来评估数据库压缩技术。这些基准测试使开发人员能够评估不同压缩方法对数据存储大小的影响以及数据访问的速度。例如，开发人员可能会对各种压缩算法进行测试，以查看