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
如何对文档数据库性能进行基准测试？
为了评估文档数据库的性能，您需要评估各种反映数据库在不同条件下处理操作能力的指标。首先，定义您想要评估的特定用例，例如读写操作、查询执行时间和整体事务吞吐量。识别关键指标，如延迟、吞吐量（以每秒操作数计）和资源利用率（CPU、内存和磁盘 I
DR如何满足GDPR和其他法规的合规要求？
灾难恢复（DR）在确保遵守GDPR和其他法规方面发挥着重要作用，通过保护数据在发生事件时的可用性和完整性。GDPR强调个人数据的保护，要求企业实施适当的措施，以确保数据不仅安全，而且可恢复。一个完善的DR计划确保组织在发生数据泄露或丢失后能
在流媒体处理中，如何选择Kafka、Pulsar和Kinesis？
在选择Kafka、Pulsar和Kinesis用于流处理时，主要取决于你的具体用例、现有基础设施以及团队的专业知识。这些系统各有其优缺点。例如，如果你已经在AWS生态系统中有投资，Kinesis可能是最无缝的选择，因为它与其他AWS服务紧密