本文将探讨 AI 工具包中的一些高级主题。以下是一些关键点：
- 深度学习框架：介绍如何使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）进行复杂模型训练。
- 模型优化：探讨如何通过调整学习率、批量大小等参数来优化模型性能。
- 数据增强：介绍如何通过数据增强技术提高模型的泛化能力。
深度学习框架
- 迁移学习：解释如何利用预训练模型进行迁移学习，提高模型在特定领域的性能。
- 模型部署：介绍如何将训练好的模型部署到生产环境中。
迁移学习
- 模型评估：讨论如何使用准确率、召回率等指标来评估模型性能。
模型评估
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