特征缩放是对输入数据进行归一化或标准化的过程，以确保具有不同尺度的特征不会主导或扭曲训练过程。当输入特征缩放到类似的范围 (通常在0和1之间) 或标准化为具有零均值和单位方差时，神经网络通常表现更好。
缩放有助于防止模型偏爱某些特征而不是其他特征，从而使优化器能够更有效地收敛。用于特征缩放的常见技术包括最小-最大缩放和Z分数标准化。
如果没有适当的缩放，训练过程可能会变得缓慢或不稳定，特别是在某些特征可能比其他特征具有更大的值的深度网络中。
浅层神经网络和深层神经网络之间有什么区别？
继续阅读
边缘设备上是如何实现联邦学习的？
“联邦学习通过允许设备在保持数据本地的情况下共同学习共享模型，在边缘设备上实现。相较于将敏感数据集中存储在服务器上，边缘设备在自己的数据上进行计算，并仅将模型更新（如梯度或权重）分享给中央服务器。这一过程减少了数据传输，增强了隐私性，并使得
边缘计算中本地 AI 和全球 AI 有什么区别？
“边缘计算中的本地人工智能和全球人工智能指的是人工智能如何处理数据和做出决策的位置和方式。本地人工智能直接在网络边缘的设备上运行，如智能手机、物联网设备或本地服务器。这意味着数据处理发生在数据源附近，从而可以快速做出决策，而无需将数据发送到
Lucene是什么，它是如何被使用的？
知识图是以图形格式存储的关于实体及其关系的事实的结构化表示。在IR中，知识图用于通过添加有关实体 (如人、地点或概念) 的上下文信息以及它们之间的关系来丰富搜索结果。
知识图通过使系统能够理解搜索查询和文档背后的含义来改善IR。例如，关于