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推荐系统中的协同过滤是什么?
基于内容的过滤是推荐系统中使用的一种方法,该方法专注于项目本身的属性,以向用户建议类似的项目。该方法分析用户先前参与或喜欢的项目的特征,诸如关键字、类别或其他可识别的特性。通过将这些属性与其他项目的池进行比较,系统可以生成专门针对用户的兴趣
数据增强在对比学习中的作用是什么?
数据增强在对比学习中发挥着至关重要的作用,因为它增强了训练数据的多样性,有助于模型更好地泛化到未见过的样本。在对比学习中,目标是通过对比相似和不相似的样本对来学习数据的表示。通过对输入数据应用各种变换,例如旋转、缩放、裁剪或颜色调整,我们可
联邦学习中存在哪些可扩展性问题?
"联邦学习作为一种有前景的去中心化机器学习方法,面临着若干可扩展性问题,这些问题可能阻碍其广泛应用。一个主要的挑战是协调参与训练过程的多个设备或节点。随着设备数量的增加,相关的通信和同步开销可能变得显著。例如,如果有1,000个设备参与,模