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
计算机视觉软件工程师的工作内容是什么？
人工智能视频分析广泛应用于各行各业，以提高运营效率、安全性和客户体验。安全和监控行业是最大的受益者之一。基于AI的视频分析有助于自动检测可疑活动，识别人员并实时跟踪活动，从而减少了对手动监控的需求并实现了更快的响应。这项技术也应用于零售业，
什么是集成异常检测？
集成异常检测是一种通过将多种检测技术或模型组合成一个单一框架来识别数据中不寻常模式或离群值的方法。相较于依赖单一算法来 pinpoint 异常，集成方法利用各种算法的优势，以提高整体准确性和稳健性。这种方法有助于减少误报，并增强对真实异常的
元数据在关系数据库中的角色是什么？
元数据在关系数据库中发挥着至关重要的作用，它提供了有关存储数据的基本信息。简单来说，元数据是描述其他数据的数据。它帮助数据库系统和开发人员理解数据的结构、组织和约束，从而实现更高效的管理和检索。例如，元数据包括有关表结构的详细信息，如列名、