卷积神经网络 (cnn) 已经彻底改变了图像处理，但它们在计算机视觉任务中仍然存在一些局限性。一个主要的限制是cnn需要大量的标记数据进行训练。缺乏足够的数据，特别是在医学成像等专业领域，可能导致泛化和过度拟合。此外，cnn难以处理图像中的空间关系，这些空间关系可能会失真或在比例和方向上有明显变化。尽管有数据增强等进步，但cnn在面对与训练分布不匹配的图像时仍然表现不佳。另一个限制是计算成本。Cnn可能是资源密集型的，尤其是在处理高分辨率图像或深度架构时，这需要大量的GPU能力和内存。这可能使它们难以部署在实时应用程序中或资源有限的设备上。此外，cnn倾向于更多地关注局部特征而不是全局背景。这在图像中的对象或区域之间的长距离依赖性很重要的情况下可能是有问题的，例如在场景理解或大距离上的对象识别中。
不同类型的目标检测模型有哪些？
继续阅读
图像特征提取是如何工作的？
Keras使用诸如ReduceLROnPlateau之类的回调来降低学习率，该回调在训练期间监视度量 (例如，验证损失)。如果度量在指定数量的时期内停止改善，则学习率会降低一个因子。
这种动态调整通过在训练的后期阶段采取较小的步骤来帮助模
知识图谱中的图分析是什么？
基于图的推荐系统是一种利用图数据结构来表示和分析项目、用户及其交互之间的关系的推荐引擎。在图中，节点表示用户和产品等实体，而边表示关系或交互，如评级、购买和查看。这种结构允许系统对复杂的关系进行建模，并通过遍历这些连接来提供个性化的推荐。例
什么是联邦学习？
联邦学习是一种机器学习方法，它允许在多个设备或服务器上训练模型，同时保持数据的本地化。联邦学习并不需要将所有数据集中到一个中央服务器上，而是允许每个参与者，比如手机或物联网设备，使用自己的数据独立训练模型。这些设备的本地更新随后被发送回中央