分布式训练是一种跨多个设备或机器训练神经网络的方法，以加快学习过程并处理大型数据集。不是在一台机器上训练，而是在多个处理器之间分配工作，每个处理器处理模型或数据的一部分。
像数据并行性 (其中不同的机器处理不同批次的数据) 或模型并行性 (其中模型在设备之间拆分) 这样的技术允许更有效地训练大规模模型。TensorFlow和PyTorch等框架支持分布式训练。
分布式训练对于涉及大型数据集或复杂模型的深度学习任务至关重要，例如用于图像处理或自然语言理解的任务，其中训练时间和资源消耗很大。
预训练模型是什么？
继续阅读
查询扩展如何改善搜索结果？
向量空间建模 (VSM) 是信息检索 (IR) 中使用的数学模型，其中文档和查询都表示为多维空间中的向量。词汇表中的每个术语与一个维度相关联，并且每个维度的值对应于该术语在文档或查询中的重要性或频率。目标是通过计算文档和查询的向量表示之间的
少样本学习模型在数据非常有限的情况下表现如何？
Zero-shot learning (ZSL) 是图像分类任务中使用的一种方法，它使模型能够识别和分类图像，而无需看到这些类别的任何训练示例。ZSL不是仅仅依赖于每个可能的类的标记数据，而是利用已知和未知类之间的关系。这通常是通过使用属性
联邦学习是如何工作的？
联邦学习是一种机器学习方法，允许在多个设备或服务器上训练模型，而无需集中聚合数据。与其在单一位置收集所有数据，不如在持有数据的设备上进行本地模型训练。每个设备处理数据，仅将模型更新——如权重和梯度——发送回中央服务器。然后，服务器对这些更新