神经架构搜索 (NAS) 是用于设计和优化神经网络架构的自动化过程。NAS算法不是手动选择超参数和模型架构，而是探索不同的配置和架构，以确定最适合给定任务的配置和架构。
此过程通常涉及诸如强化学习，进化算法或基于梯度的优化之类的搜索方法，以生成和评估可能的架构。目标是找到一种具有最少人工干预的高性能模型架构。
NAS广泛用于优化架构在模型性能方面发挥重要作用的任务中，例如图像分类和自然语言处理。
什么是早停法？
继续阅读
数据预处理在预测分析中扮演着什么角色？
数据预处理在预测分析中发挥着关键作用，它通过准备原始数据以进行分析和建模。这涉及一系列步骤，帮助清理、格式化和转换数据，使其处于可用状态。这个过程是必不可少的，因为原始数据往往比较杂乱、不完整或不一致，这可能导致不准确的模型和误导性的预测。
Faiss是什么，它是如何提升信息检索的？
信息检索 (IR) 中的密集向量是数据 (例如文本，图像或其他内容) 的数字表示，其中每个维度对应于特定特征或潜在因素。与具有大量零或空值的稀疏向量不同，密集向量通常是紧凑的，并且在所有维度上都具有有意义的值。
密集向量通常用于神经IR系
预测分析如何处理不平衡的数据集？
“预测分析通过采用几种技术来处理不平衡数据集，这些技术旨在解决当数据集中一个类别显著超过另一个类别时出现的挑战。一个不平衡的数据集可能导致模型表现不佳，通常会偏向于大多数类别的预测，而忽视少数类别，而后者通常更加重要。为了应对这一问题，预测