Faster R-CNN是自然语言处理模型。

激活函数在神经网络中的作用是：通过转换输入的加权总和来确定神经元的输出。激活函数使神经网络能够对复杂的关系进行建模，引入非线性，并促进训练过程中的学习和收敛。

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。

特征值分解是一种常见且重要的线性代数运算，用于将一个矩阵分解为一组特征向量和对应的特征值。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

SVM中核函数的作用是将数据从原始空间映射到更低维的特征空间，使得原本线性不可分的数据在特征空间中变得线性可分。

几何特征抽取法和提取文字的一些特征无关。

模型集成是指将多个模型组合在一起，以产生更准确、更稳定的预测结果的技术。模型集成通常用于机器学习中，特别是在分类和回归任务中。

以支撑种子模型训练调优为目标，明确需补充的样本类型、数量及样本格式。

特征填补属于缺失值处理的方法。