调整余弦相似度是越小越相似还是越大越相似

调整余弦相似度是越大越相似，因为余弦相似度的取值范围是[-1,1]，当两个向量的夹角为0度时，余弦相似度为1，表示两个向量越相似；当两个向量的夹角为90度时，余弦相似度为0，表示两个向量不相似；当两个向量的夹角为180度时，余弦相似度为-1，表示两个向量越不相似。而调整余弦相似度是在余弦相似度的基础上，对向量长度进行了调整，使得它可以更好地应用于文本相似度计算。因此，调整余弦相似度的取值范围是[0,1]，越接近1表示两个向量越相似。

相关问题

batch是越大越好还是越小越好

Batch 的大小对深度学习模型的性能和训练速度都有影响，一般来说，batch 大小的选择需要根据具体情况进行调整。以下是一些常见的建议：

1. Batch 大小越大，训练速度越快，但是内存占用也越高，可能会导致 GPU 内存不足，需要降低 batch 大小或者使用更大的 GPU。

2. Batch 大小越小，训练速度越慢，但是模型的泛化能力可能会更好。

3. 对于小数据集，batch 大小通常应该设置得较小，以充分利用数据集；对于大数据集，batch 大小可以设置得较大，以提高训练速度。

4. 一般来说，batch 大小的选择还应该根据模型的复杂度和硬件设备的性能进行调整，具体可以通过实验来确定最佳的 batch 大小。

信息熵是越大越好还是越小越好

信息熵是一个用于度量信息随机性或不确定性的概念。通常情况下，信息熵越大表示信息的随机性或不确定性越高，越小则表示信息的随机性或不确定性越低。因此，对于信息的传输和处理来说，我们通常希望信息熵越小越好，因为这样可以减少信息传输的错误率和处理的复杂度。而对于密码学等领域，我们希望信息熵越大越好，因为这样可以增加信息的安全性。