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反馈循环如何改善图像搜索？
反馈循环通过迭代学习增强图像搜索结果的相关性和准确性，从而改善图像搜索。当用户进行图像搜索时，他们的行为和偏好提供了宝贵的数据。例如，如果用户点击了搜索结果中的特定图像，这一行为表明该图像与他们的查询相关。系统可以记录这一交互，帮助其了解用
你如何解读时间序列图？
时间序列模型通过使其预测适应基础数据模式随时间的变化来处理概念漂移。概念漂移是指过程的统计属性随时间变化的情况，这可能会使先前训练的模型效率降低。为了解决这个问题，开发人员可以实现检测这些变化的技术，并允许持续的模型更新或调整。一种常见的方
嵌入在神经网络中的作用是什么？
迁移学习是一种技术，其中通常在大型数据集上训练的预训练神经网络被重新用于新的但相关的任务。迁移学习允许您在特定数据集上微调预训练模型，而不是从头开始训练模型。当您的目标任务数据有限，但想要利用预训练模型捕获的知识时，这尤其有用。
在迁移学