型对图像搜索结果进行排名的优点 如果 Google 可以使用机器学习模型根据相关性分数对图像搜索查询对进行排名，则可以提高图像搜索结果响应图像搜索查询的相关性。 这与对资源进行排名的传统方法不同，因为机器学习模型接收包括图像搜索查询特征的单个输入。
它还查看由给定图像搜索结果标识的登陆页面和图像，以预测接收到的 墨西哥 WhatsApp 号码数据 查询的图像搜索结果的相关性。 这个过程使得机器学习模型更加动态。此外，它以特定于查询的方式给予登陆页面特征或图像特征更多的权重。
这可以改善返回给用户的图像搜索结果。 使用机器学习模型，图像搜索引擎不会对每个接收到的查询的登陆页面特征和图像特征应用相同的固定加权方案。相反，它以依赖于查询的方式组合着陆页和图像特征。
根据不同的特征调整权重 该专利还告诉我们，经过训练的机器学习模型可以根据初始信号分布或附加特征的变化轻松、最佳地调整分配给各种特征的权重。 在传统的图像搜索中，
我们被告知大量的工程工作必须根据初始信号分布的变化来调整传统手动调整模型的权重。 但在这个专利流程下，根据信号分布的变化调整经过训练的机器学习模型的权重要容易得多。它可以致力于提高图像搜索引擎的维护便利性。