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多模态数据集在训练 AI 模型中的重要性是什么？
"多模态数据集对于训练人工智能模型至关重要，因为它们包含多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频。这种多样性使模型能够学习更丰富的信息表示，从而提高它们的理解能力和能力。例如，在自然语言处理领域，将文本与图像结合可以使模型生成更好的照片说明
零样本学习在人工智能中的一些应用是什么？
零射学习 (ZSL) 模型使用几个常见的基准进行评估，这些基准有助于衡量其有效性和性能。这些基准通常涉及要求模型识别在训练期间未见过的类的任务。使用的常见数据集包括具有属性的动物 (AwA)，Caltech-UCSD鸟类 (CUB) 和Pa
LIME（局部可解释模型无关解释）是如何工作的？
可解释AI (XAI) 中的模型问责制至关重要，因为它可以确保AI系统透明，可信和可理解。当人工智能模型做出决策时，特别是在医疗保健、金融或刑事司法等关键领域，必须知道它们是如何以及为什么得出这些结论的。问责制意味着开发人员可以为模型行为提