数据增强是一种用于在不收集更多数据的情况下增加训练数据的多样性的技术。它涉及对原始数据应用随机变换，例如旋转、翻转、裁剪或缩放图像。
例如，在图像分类任务中，数据增强通过人为地扩展数据集来帮助防止过度拟合，从而允许模型学习更强大的特征。增强数据引入了可变性，使模型更容易推广到看不见的例子。
当使用有限的数据集或模型需要处理原始数据中不存在的各种现实条件时，数据增强特别有价值。
什么是神经网络？
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无服务器架构如何确保安全性？
无服务器架构通过多种内置功能增强了安全性，这些功能简化了责任并减少了漏洞。一个显著的方面是，无服务器平台管理底层基础设施，这意味着开发者无需担心服务器本身。像 AWS Lambda 或 Azure Functions 这样的服务提供商负责操
嵌入的存储需求是什么？
评估嵌入的质量涉及评估嵌入在数据中捕获底层结构和关系的程度。一种常见的评估方法是使用下游任务 (如分类、聚类或检索) 来衡量嵌入对特定问题的执行情况。例如，单词或文档的嵌入可以通过其提高分类器的准确性或搜索结果的相关性的能力来测试。
另一
实体搜索是如何工作的？
基于实体的搜索侧重于根据特定实体或概念识别和检索信息，而不仅仅是关键词。实体可以是一个人、地点、组织或任何具有独特身份的特定项目。基于实体的搜索系统不再仅仅基于单词的出现将搜索查询与文档进行匹配，而是利用结构化数据和上下文来返回更相关的结果