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
如何使用计算机视觉读取图像？
人脸识别通过检测图像或视频中的人脸并将其与存储的模板进行比较来工作。算法提取特征，例如面部标志之间的距离，并将其编码为称为嵌入的数字表示。该嵌入与数据库匹配以识别或验证个体。
人脸识别的安全性取决于准确性，数据隐私和面部数据的安全存储等因
蜂群智能中的蜂算法是什么？
“蜜蜂算法是一种受到自然启发的优化技术，基于蜜蜂觅食行为。它属于群体智能的范畴，研究群体中的集体行为如何解决复杂问题。在优化的背景下，蜜蜂算法模仿蜜蜂寻找花蜜源的方式，平衡探索和开发，以找到最佳解决方案。基本上，它利用社会和个体策略在给定的
全文搜索的未来是什么？
“全文搜索的未来很可能会在准确性、速度和上下文理解方面有所提升。随着数据量的持续增长，开发者需要更高效的方式从大型数据集中检索相关信息。改进的算法将重点放在理解自然语言和用户意图上，使搜索结果更加准确和个性化。例如，整合语义搜索功能可以帮助