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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信息检索中存在哪些可扩展性挑战？
点击率 (CTR) 是信息检索 (IR) 中用于衡量搜索结果吸引用户的有效性的指标。它是通过将搜索结果的点击次数除以结果显示的次数 (印象) 来计算的。例如，如果搜索结果被显示100次并被点击10次，则CTR将被10%。
CTR对于评估呈
多智能体系统与单智能体系统有何不同？
“多智能体系统（MAS）和单智能体系统（SAS）都是计算和人工智能中使用的框架，但它们在结构和功能上有显著的不同。在单智能体系统中，只有一个智能体独立操作以完成任务。这个智能体有自己的目标，并在一个独特的环境中工作，在这个环境中它感知输入、
多智能体系统中的智能体协调是什么？
多智能体系统中的代理协调是指多个自主代理协同工作以实现共同目标或高效管理共享资源的方法和策略。这些代理可以是软件程序、机器人或任何能够感知其环境并根据这些信息做出决策的实体。当这些代理需要防止冲突、共享信息并同步行动以获得最佳结果时，协调变