模型修剪是一种用于通过删除被认为不太重要或冗余的某些参数 (权重或神经元) 来减小神经网络大小的技术。这通常是在模型经过训练后完成的，有助于降低模型的复杂性并提高推理速度，而不会显着影响其性能。
修剪的工作原理是在训练过程中识别具有小幅度的权重或具有低活性的神经元，并将其删除。这个过程可以迭代地完成，每个步骤进一步减小网络大小。
在资源有限的设备 (如移动电话或嵌入式系统) 上部署神经网络时，修剪模型特别有用。
神经网络中的dropout是什么？
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词嵌入如Word2Vec和GloVe是什么？
负采样是一种训练技术，用于通过在优化过程中关注有意义的比较来提高Word2Vec等模型的效率。负采样不是计算所有可能输出的梯度，而是在与输入不真实关联的 “负” 示例的小子集上训练模型。
例如，在训练单词嵌入时，模型学习将 “king”
大多数OCR算法是如何工作的？
图像上的特征提取通过识别表示图像内容的重要模式或特征来工作。传统方法涉及使用SIFT、SURF或HOG等算法检测边缘、纹理或形状。
在深度学习中，卷积神经网络 (cnn) 通过在训练期间从原始数据中学习分层模式来自动提取特征。初始层检测边
大数据实施的最佳实践是什么？
实施大数据解决方案成功需要仔细的规划和遵循最佳实践，以确保效率和有效性。首先，明确您的大数据项目的目标至关重要。了解您要解决的具体问题或希望获取的见解。例如，如果您正在为零售业务分析客户行为，您的目标可能是识别购买趋势，以便为市场营销策略提