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数据增强如何提高对抗攻击的鲁棒性?
数据增强是一种用于提高机器学习模型鲁棒性的技术,特别是在对抗攻击方面,通过增加训练数据的多样性和数量来实现。对抗攻击通过轻微改变输入数据来利用模型中的漏洞,这可能导致错误的预测。通过旋转、缩放、翻转和添加噪声等技术在训练数据中引入变化,模型
AutoML 工具能否识别数据中的异常值?
“是的,AutoML工具可以识别数据中的异常值。这些工具自动化了各种机器学习过程,使开发人员能够更轻松地处理预处理、模型训练和评估等任务。在这些任务中,异常值检测是许多AutoML平台提供的常见特性。通过应用适合于异常值检测的不同算法,这些
Matlab计算机视觉可以用于大规模产品吗?
是的,自动驾驶汽车有时会使用OpenCV作为其视觉软件的一部分,特别是在原型设计或更简单的任务中。OpenCV是一个开源库,提供用于图像处理、对象检测和计算机视觉算法的工具。
在生产系统中,TensorFlow或PyTorch等更专业的框