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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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AI代理是如何适应新环境的？

AI代理主要通过学习机制适应新环境，这些机制使它们能够基于新的输入和经验调整其行为。这些机制包括监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，AI代理在标记数据上进行训练，这帮助它在新的情境中根据训练做出预测。无监督学习使得代理能够在未标记

异常检测性能使用哪些指标？

异常检测性能通常使用几个关键指标进行评估，这些指标有助于理解模型识别数据中异常模式的效果。最常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1 分数以及接收者操作特征曲线下的面积（AUC-ROC）。这些指标各自提供了模型表现的不同见解，尤其是在将异

你如何为神经网络预处理数据？

对抗性攻击通过对输入数据引入微妙的、通常难以察觉的变化来利用神经网络中的漏洞，导致模型做出错误的预测。例如，向图像添加噪声可以诱使分类器错误地识别对象。常见的攻击方法包括快速梯度符号法 (FGSM) 和投影梯度下降法 (PGD)，它们迭