用于神经网络训练的数据管道是指将原始数据转换为适合训练的格式的一系列步骤。该过程包括数据收集、预处理、扩充和加载。
管道从获取数据开始，然后进行清理 (去除噪声或异常值)，归一化 (缩放特征) 和增强 (引入可变性)。像旋转或翻转图像这样的增强技术在不收集更多数据的情况下增加了数据多样性。
最后，将处理后的数据分批送入神经网络进行训练。优化良好的管道可确保高效的数据处理并改善训练过程，使其更快，更具可扩展性。
神经网络有哪些不同类型？
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索引在基准测试中扮演什么角色？
“索引在基准测试中发挥着至关重要的作用，通过促进在不同数据集或系统之间的高效数据检索和比较。当开发人员想要评估各种算法、软件工具或硬件配置的性能时，他们通常需要衡量能够多快和多准确地访问特定信息。索引通过以一种减少定位和检索相关信息所需时间
在SQL中，什么是替代键？
“SQL 中的代理键是用于区分数据库表中记录的唯一标识符。与源键不同，源键的含义源自数据本身（例如社会安全号码或电子邮件地址），代理键是人工创建的。它们通常采用整数或通用唯一标识符（UUID）的形式，除了作为数据库中的唯一标识符外，别无其他
HNSW是什么？
HNSW (分层导航小世界) 是一种用于近似最近邻 (ANN) 搜索的有效算法，旨在处理大规模，高维数据。它构建了一个基于图的索引，其中数据点是节点，边表示它们的接近度。
该算法将图组织成分层。顶层的节点较少，表示数据集的粗粒度视图，而较低