预训练的神经网络库提供现成的模型，节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。
预训练模型有利于迁移学习，其中通用模型针对特定任务进行微调。例如，使用MobileNet进行移动友好的图像分类可以减少训练所需的数据和时间。
这些库还确保社区驱动的更新以及与流行框架的兼容性。他们的模块化设计允许开发人员快速试验、部署和迭代，而无需从头开始。
正则化在神经网络中是如何工作的？
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在信息检索 (IR) 的上下文中，文档是指存储在集合或数据库中的任何信息单元，例如网页，学术论文，图像或视频。文档通常是IR系统响应于用户查询而搜索的实体。
文档可以在结构和内容上有所不同; 例如，它们可以是基于文本的 (如文章或博客文章
可观察性如何帮助数据库性能调优？
“可观察性在改善数据库性能调优方面发挥着至关重要的作用，因为它提供了关于数据库在不同条件下如何运作的洞察。它使开发人员能够监控重要指标，如查询响应时间、资源使用情况和错误率。通过这些数据，开发人员可以识别瓶颈、低效查询或资源过度使用，这对于
少样本学习的典型应用有哪些？
少镜头学习是机器学习的一个分支，旨在使用很少的示例来训练模型，这在数据稀缺的情况下是有益的。已经开发了几种算法来有效地应对这一挑战。一些流行的少镜头学习算法包括原型网络，MAML (模型不可知元学习) 和关系网络。这些算法中的每一个都采用不