在深度学习的背景下,学习率是什么?

在深度学习的背景下,学习率是什么?

深度学习的下一个可能的突破可能涉及多模式人工智能的进步,其中模型处理和集成多种类型的数据,如文本,图像和音频。当前的多模态模型 (如CLIP和DALL-E) 展示了跨模态理解和生成内容的潜力,但有望提高效率和可扩展性。另一个领域是降低训练和推理的资源强度。模型修剪、量化和神经架构搜索 (NAS) 等技术正在不断完善,以使深度学习更易于访问和环境可持续。最后,深度学习中可解释AI (XAI) 的发展可能会改变其在医疗保健和金融等敏感应用中的应用。在不久的将来,创建可解释并符合道德标准的模型可能会成为重点。

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