什么是视觉基础模型？
视觉基础模型（Visual Foundation Models）是指在计算机视觉领域中，通过大规模图像数据集预训练的深度学习模型，它们能够学习通用的视觉特征表示，作为基础架构用于各种下游任务的迁移学习。这些模型通常基于先进的架构如Visio […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是图文匹配？
图文匹配（Image-Text Matching）是一种人工智能技术，旨在评估图像和文本之间的相关性或匹配程度。它通过学习图像特征和文本特征的表示，计算它们之间的相似度分数，从而判断图像是否准确对应文本描述，或文本是否精确描述图像内容。这种 […]
什么是自监督学习（Self-supervised Learning）？
自监督学习（Self-supervised Learning）是一种机器学习范式，其中模型通过数据自身的内在结构来学习特征表示，而无需依赖外部人工标注的标签。在这种方法中，数据被重新组织以创建伪监督信号，例如通过预测输入数据的缺失部分或上下 […]
什么是无监督学习（Unsupervised Learning）？
无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一个核心分支，指模型从未标记的数据中自主探索和识别隐藏模式、结构或分组的过程，无需依赖预定义的输出标签。其核心在于让算法在无监督条件下发现数据的内在规律，常见任务包括聚类（ […]
什么是半监督学习（Semi-supervised Learning）？
半监督学习（Semi-supervised Learning）是机器学习的一种范式，它在训练过程中同时利用少量标注数据和大量未标注数据，旨在通过未标注数据中的隐含结构信息来弥补标注资源的不足，从而提升模型的泛化能力和预测精度。相较于纯监督学 […]
什么是主动学习（Active Learning）？
主动学习（Active Learning）是一种机器学习方法，其核心在于算法能够主动选择最具信息价值的数据样本进行人工标注，从而在减少标注成本的同时最大化模型性能。这种方法通过查询策略识别不确定性高或对学习过程贡献显著的样本，优先请求其标签 […]
什么是终身学习（Lifelong Learning）？
终身学习（Lifelong Learning）是指人工智能系统在生命周期内持续学习和适应新任务或知识的能力，同时避免遗忘先前获得的经验。这一概念源于对人类学习能力的模拟，旨在克服传统机器学习中常见的灾难性遗忘问题，即模型在训练新数据时覆盖或 […]
什么是元学习（Meta-Learning）？
元学习（Meta-Learning），常被称为“学会学习”（Learning to Learn），是一种机器学习范式，旨在使模型能够通过少量数据快速适应新任务。它通过在多个相关任务上进行元训练，学习任务间共享的知识表示或优化策略（如模型初始 […]
什么是多任务学习（Multi-task Learning）？
多任务学习（Multi-task Learning）是一种机器学习方法，其中单个模型通过共享底层表示或参数，同时训练以解决多个相关任务。这种范式利用任务间的相关性，提升模型在各项任务上的泛化能力和效率，减少过拟合风险，并避免为每个任务单独构 […]
什么是领域适应（Domain Adaptation）？
领域适应（Domain Adaptation）是机器学习中的一项关键技术，旨在解决模型在不同但相关领域间的泛化问题。具体而言，它指的是将一个在源领域（如训练数据集）训练好的模型，通过调整使其在目标领域（如实际部署环境）上表现良好，而无需重新 […]