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。

强化学习和监督学习之间的主要区别是什么？

微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数，以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始，该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能，通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征

DBA在管理关系数据库中的角色是什么？

数据库管理员（DBA）在管理关系型数据库中扮演着至关重要的角色，确保其性能、安全性和可靠性。DBA负责数据库系统的安装、配置和维护。他们通过监控性能、优化查询和管理存储来确保数据库高效运行。这涉及使用工具分析查询性能并创建索引以加快数据访问

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的局限性是什么？

随着移动设备变得越来越强大，计算机视觉将在多个领域增强移动应用。一个有前途的应用是增强现实 (AR) 集成，用户可以通过手机的摄像头实时与物理世界进行交互。AR导航，虚拟室内设计和游戏等应用程序已经使用AR，但希望进一步改进，以实现更好的对