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？
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什么是CLIP？
文本到图像搜索允许用户通过输入文本描述来查找相关图像。例如，键入 “带白色鞋底的红鞋” 检索与此描述匹配的图像。系统将文本查询转换为向量表示，并将其与预先计算的图像嵌入进行比较，以找到最接近的匹配。
这种搜索方法依赖于像CLIP这样的多模
如何从时间序列中去除季节性？
时间序列分析为异常检测提供了几个好处，特别是在处理随时间收集的数据时。主要优点之一是能够捕获可以指示正常行为的时间模式和趋势。通过检查带有时间戳的数据点，开发人员可以监控随时间推移的预期变化，这有助于将与这些模式的偏差识别为潜在的异常。例如
分布式日志与消息队列有什么区别？
“分布式日志和消息队列都是用于管理消息和数据流的系统，但它们的目的不同，特性也各异。分布式日志，如Apache Kafka，是设计用来以有序的方式存储连续数据流的，允许多个消费者以各自的节奏读取数据而不影响其他消费者。每条数据被附加到日志中