FAQ
神经网络是如何工作的？

神经网络是如何工作的？

使用针对任务定制的度量来评估神经网络性能。对于分类，准确度、精确度、召回率和F1-score等指标可提供对模型有效性的洞察。对于回归，通常使用均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 等度量。

验证和测试集评估模型推广到看不见的数据的能力。交叉验证通过在多个数据拆分上测试模型来进一步确保健壮性。这对于小数据集特别有用。

像混淆矩阵 (用于分类) 或残差图 (用于回归) 这样的可视化技术提供了额外的见解。对于复杂的模型，像SHAP或LIME这样的可解释性工具可以帮助识别优势和劣势，指导进一步的优化。

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Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

文档数据库中，JSON和BSON有什么区别？

"JSON（JavaScript对象表示法）和BSON（二进制JSON）都是用于表示数据的格式，特别是在像MongoDB这样的文档数据库中。它们之间的主要区别在于结构和效率。JSON是一种人类可读的文本格式，这使得它容易阅读和书写，但在存储

多模态人工智能模型的计算要求是什么？

多模态人工智能模型需要一系列计算资源，以有效处理和集成不同类型的数据，如文本、图像和音频。从根本上讲，这些模型需要强大的硬件基础设施，通常由高性能的GPU或TPU组成，以处理大数据集的并行计算。使用这些处理单元至关重要，因为多模态模型通常涉

数据增强能否解决领域适应问题？

是的，数据增强可以解决领域适应问题。领域适应指的是将一个在某个数据集（源领域）上训练的模型有效应用到另一个具有不同特征的数据集（目标领域）上的挑战。数据增强涉及创建现有训练数据的修改版本，以提高模型的泛化能力。通过使用数据增强技术，开发者可