分类器是指用于将输入数据分为不同类别的模型或算法，常用于图像分类和识别中。

在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

关联规则挖掘的算法主要有Apriori 和FP-Growth。

局部二值模式（LBP）和高斯方向梯度直方图（HOG）等属于结构特征值。

决策树模型的预剪枝的缺点是有欠拟合风险，可能放弃了一些后续可能提高泛化性能的划分。

针对业界成熟大模型，开展全方位验证测试，形成选型建议。基于统一汇聚样本，开展行业大模型训练验证，推进自主构建、训练调优、迭代优化，探索大模型建设模式。

在迁移学习中，通常会使用已经训练好的模型或者与训练的模型作为基础模型，然后针对新的任务或领域进行微调或者重新训练，以适应新的数据分布和任务需求。

空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段，而无需增加参数数量或使用池化层。