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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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未来视觉语言模型发展的潜在伦理考量有哪些？

“视觉-语言模型（VLM）的未来发展引发了几项重要的伦理考虑，开发人员需要牢记其中。一大主要关注点是这些模型可能存在的偏见，这些偏见可能源于用于训练它们的数据。如果训练数据集不够多样化和代表性，模型可能会反映出刻板印象或偏见的观点。例如，如

在实际应用中使用SSL的潜在风险有哪些？

使用SSL（安全套接层），现在通常称为TLS（传输层安全性），对于确保互联网数据传输的安全至关重要。然而，在实际应用中，其实施存在多种潜在风险。其中一个主要风险是SSL证书的脆弱性。如果一个网站使用自签名证书或来自不可信任的证书颁发机构（C

关系数据库如何优化查询？

关系型数据库通过多种技术优化查询，主要集中在高效的数据检索和最小化资源消耗上。其中一个重要的方法是使用索引。索引是数据结构，可以快速访问表中的行，使数据库引擎能够跳过对整个表的扫描。例如，如果一个查询通过用户名搜索特定用户，则在用户名列上的