FreeSurfer皮层下训练集是从手动注释的脑MRI扫描得出的。放射科专家分割皮质下结构，如海马和杏仁核，以创建高质量的标签。这些注释构成了训练模型的基本事实。
FreeSurfer使用这些标记的数据集来训练其算法，该算法在新的MRI扫描中自动分割皮质下区域。这涉及统计建模和机器学习技术，这些技术可以在不同的大脑解剖结构中推广。
训练集不断完善以提高准确性，确保FreeSurfer为神经影像学研究和临床应用提供可靠且可重复的结果。
Amazon Go是如何实现计算机视觉的？
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增强和正则化有什么区别？
“数据增强和正则化都是用于提高机器学习模型性能的技术，但它们服务的目的不同，操作方式也各异。数据增强是指通过人工扩展训练数据集以增强模型对新数据的泛化能力的方法。这在图像分类等场景下尤其有用，您可以对现有图像应用旋转、翻转或颜色调整等技术。
神经网络与其他机器学习模型有什么区别？
嵌入是离散数据的密集向量表示，例如单词，项目或类别，它们捕获它们之间的语义关系。在神经网络中，嵌入将分类数据转换为低维空间中的连续向量，使模型更容易学习模式和关系。
例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像Word2Vec或GloVe这样
大规模向量搜索需要什么硬件？
维数在矢量搜索性能中起着至关重要的作用。在向量搜索中，数据被表示为高维空间中的向量。这些向量的维度可以显著影响搜索过程的效率和准确性。高维向量可以捕获更详细的信息，从而可以精确地表示数据。然而，它们也带来了计算上的挑战。
随着维度的增加，