微调是采用预先训练的神经网络并使其适应新的但相关的任务的过程。这通常涉及冻结较早的层 (其捕获一般特征) 的权重，并且仅训练较晚的层 (其学习特定于任务的模式)。
当新任务的可用数据有限时，微调尤其有用。通过利用预先训练的模型学到的知识，微调允许更快的收敛并提高性能。例如，在ImageNet上预先训练的模型可以针对特定任务 (如医学图像分类) 进行微调。
微调是迁移学习中的一种流行方法，其中在一个任务上训练的模型被重复用于类似的任务，从而节省时间和计算资源。
什么是激活函数？
继续阅读
可解释的人工智能如何帮助提高公众对人工智能的信任？
“分布式数据库系统是一种将数据存储在多个物理位置的数据库，这些位置可以位于不同的服务器上，甚至在不同的地理区域。与依赖单一服务器来管理所有事务的传统数据库不同，分布式数据库将其工作负载分配到多个服务器上。这种设置提高了性能、可靠性和可扩展性
Solr与Elasticsearch相比如何？
Vespa是一个开源搜索和推荐引擎，专为处理大规模数据和实时查询而设计。它针对需要快速索引和检索结构化和非结构化数据 (如文本、图像和视频) 的搜索应用程序进行了优化。Vespa支持全文搜索、分面、过滤和排名，以及用于个性化排名的机器学习模
索引如何影响全文搜索性能？
索引在提升全文搜索性能中起着至关重要的作用，它使搜索引擎能够快速定位并从大型数据集中检索相关数据。当进行未索引的全文搜索时，系统必须扫描整个数据集以查找匹配项，这个过程可能非常耗时，尤其在面对数百万条记录时。索引创建了数据的结构化表示，这意