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SSL模型在训练过程中如何处理类别不平衡问题?
“SSL(半监督学习)模型在训练过程中通过各种策略管理类别不平衡问题,以确保少数类和多数类都得到适当的代表。类别不平衡是指某一类别的样本数量显著多于另一类别,导致模型在欠代表类别上的表现不佳。SSL利用有标签和无标签的数据来缓解这一问题,使
分布式数据库如何支持多云环境?
分片策略在分布式数据库系统中发挥着至关重要的作用,通过将大型数据集划分为更小、更易管理的部分(称为分片),来提高系统的性能和可扩展性。每个分片存储在不同的服务器或节点上,这有助于将数据存储和查询处理的负载分散到多台机器上。这种分布有助于系统
常用来评估SSL模型的指标有哪些?
"在评估自监督学习(SSL)模型时,通常使用几种指标来评估其性能。这些指标侧重于模型所学习的特征表示的质量,以及其在下游任务中的有效性。最常用的指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数,以及有时在分类任务中使用的更专业的指标,如曲线下面积(