“图像去重在搜索系统中是指识别和删除数据集或搜索结果中重复图像的过程。这对于提高搜索引擎的效率和准确性至关重要，使用户能够接收到独特且相关的图像，而不被重复内容所干扰。在许多情况下，图像可能以不同的分辨率或格式出现，因此搜索系统需要具备强大

神经网络使用量化预测置信度的概率方法来处理不确定性。例如，softmax输出分类任务的概率，指示模型在每个类中的置信度。但是，这些概率可能无法反映真实的不确定性，从而促使温度缩放或贝叶斯神经网络等技术进行更好的校准。 Dropout通常用

联邦学习为预测性维护提供了多项优势，它能够实现协同数据分析而不会妨碍隐私或数据安全。在传统环境中，需要将来自不同机器或传感器的数据集中到一个地方进行分析。然而，这可能会引发隐私担忧和监管问题。通过联邦学习，每台机器可以使用其本地数据训练模型