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预测性异常检测和反应性异常检测之间有哪些区别？
预测性和反应性异常检测是识别数据中不寻常模式的两种不同方法，各自适用于不同场景。预测性异常检测侧重于在异常发生之前预测其出现。它利用历史数据和机器学习模型来识别模式和趋势，使系统能够根据预测的行为标记潜在问题。例如，如果系统记录了正常的流量
深度学习中的优化器是什么？
深度学习中的优化器是用于在训练过程中调整模型参数的算法或方法。它们的主要目标是最小化损失函数，该函数用于衡量模型在准确性或误差方面的表现。通过根据损失函数的梯度更新模型权重，优化器帮助指导学习过程。这种迭代调整使得模型能够随着看到更多数据而
SSL可以与监督学习结合以提高性能吗？
"是的，半监督学习（SSL）可以与监督学习结合，以提高性能，特别是在标记数据稀缺的情况下。在传统的监督学习中，模型仅在标记数据集上进行训练，而创建这些数据集可能既昂贵又耗时。SSL通过在训练过程中结合标记和未标记数据来填补这一空白。通过利用