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2026/7/24 05:54:41
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半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据进行训练,有效降低标注成本。现实场景中标注数据往往稀缺,半监督学习能充分利用未标注数据提升模型泛化能力。该方法在自然语言处理、图像识别中应用广泛,平衡了效果与成本。
生成对抗网络(GAN)由生成器与判别器构成,二者对抗训练以提升性能。生成器负责生成逼真数据,判别器负责区分真假数据。GAN 可用于图像生成、超分辨率、风格迁移等,但训练不稳定、模式崩溃仍是其主要挑战。
词嵌入将词语映射为低维向量,使其具备语义相似度与计算能力。Word2Vec、GloVe 等经典模型使词语能够在向量空间中表达语义关系。词嵌入为深度模型提供高质量文本表示,显著提升各类 NLP 任务效果,成为现代流程标配。
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