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数据增强对模型准确性的影响是什么？
“数据增强是一种通过对现有数据应用各种变换来生成新的训练样本的技术。数据增强对模型准确度的影响可以是显著的，因为它有助于增强训练数据集的多样性。通过引入如旋转、平移、翻转和颜色变化等变异，增强可以使模型更加健壮。这在原始数据集较小或缺乏多样
将可解释人工智能应用于深度学习面临哪些挑战？
可解释AI (XAI) 可以在自然语言处理 (NLP) 中发挥关键作用，帮助开发人员了解模型如何做出预测和决策。在NLP中，模型可以分析文本数据以执行诸如情感分析，翻译或聊天机器人之类的任务。XAI技术有助于澄清模型输出背后的原因，使开发人
无服务器平台如何处理并发？
无服务器平台通过自动管理函数的执行来处理并发，以响应传入的请求。当一个函数被调用时，无服务器平台为该函数创建一个孤立的执行环境。这意味着如果多个请求同时到达，平台可以启动多个该函数的实例，使每个实例能够独立处理一个请求。开发者不需要担心底层