冷启动和热启动是机器学习领域中的两个重要概念,它们描述了模型在不同情况下的启动方式。
冷启动是指在没有任何训练数据的情况下,直接启动一个新的机器学习模型。这种情况下,模型需要从零开始学习,并且可能需要很长时间才能达到可用的性能水平。
热启动是指在已有训练数据的情况下,启动一个新的机器学习模型。这种情况下,模型可以利用已有的数据进行训练,从而更快地达到可用的性能水平。
在许多情况下,热启动比冷启动更快,更可靠,因为它可以利用已有的数据来加速模型的学习过程。
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