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自监督学习如何应用于无监督特征学习？
自监督学习（SSL）是无监督学习的一个子集，它利用大量可用的未标记数据来教机器在没有明确监督的情况下提取有意义的特征。这种方法涉及设计任务，使得模型能够从输入数据中生成自己的标签。通过这样做，模型学会捕捉数据的潜在结构，这对于分类、分割或检
向量数据库是如何支持向量搜索的？
为了最大限度地提高矢量数据库的效率和准确性，应遵循某些最佳实践。首先，选择正确的机器学习模型来生成嵌入是至关重要的。选择的模型应与数据类型和特定用例保持一致，无论它涉及文本数据，图像还是其他形式。
其次，关注向量嵌入的质量是很重要的。高质
计算机科学中的OCR是什么？
池化是卷积神经网络 (cnn) 中使用的一种技术，用于减少特征图的空间维度，同时保留重要信息。这使得网络的计算效率更高，并有助于防止过拟合。最常见的类型是最大池化和平均池化。最大池化从特征图的每个区域中选择最大值，保留最重要的特征，同时丢弃