FAQ
环理论在图像分割中的应用是什么？

环理论在图像分割中的应用是什么？

用于对象识别的编码涉及构建检测和分类图像中的对象的模型。首先选择TensorFlow或PyTorch等框架和YOLO、Faster r-cnn或SSD等预训练模型，以加快开发速度。

通过调整输入图像的大小并对其进行归一化以匹配模型的要求来对其进行预处理。通过馈送图像并获取边界框、类标签和置信度得分，使用预先训练的模型进行推理。如果需要，针对特定任务在自定义数据集上微调模型。

对于自定义实现，设计卷积神经网络 (CNN) 架构，定义分类和定位的损失函数，并在注释数据集 (如COCO或Pascal VOC) 上进行训练。

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边缘人工智能与雾计算之间有什么区别？

边缘人工智能（Edge AI）和雾计算（Fog Computing）是相关的概念，但它们关注的数据处理方面不同。边缘人工智能是指将人工智能算法直接部署在边缘设备上，这些设备通常位于数据源附近。这种设置允许实时数据处理和决策，而无需将数据发送

深度学习中损失函数的目的是什么？

在深度学习中，损失函数的目的在于量化神经网络的预测与实际目标值之间的匹配程度。实际上，它衡量的是预测输出与真实输出之间的差异，提供一个数值，反映模型的性能。这一数值至关重要，因为它指导着训练过程：损失越低，模型的预测与预期结果的对齐程度越好

领域知识在零-shot学习中的作用是什么？

知识转移是zero-shot learning (ZSL) 中的一个重要概念，它允许模型对新的、看不见的类别进行预测，而不需要为这些类别标记数据。在这种情况下，知识转移是指模型应用从熟悉的课程中获得的学习来推断有关不熟悉的课程的信息的能力。