定执位(Stop-and-Start)是一种常见的训练方法，主要适用于训练数据的特征之间存在高度相关的情况。在定执位方法中，每次迭代将数据分为两个部分：已访问的和未访问的。先对已访问的部分进行预测，然后对未访问的部分进行预测，两个预测结果进行比较，取两个预测结果中更准确的那个作为当前的预测结果。
基于这个方法，可以适用于很多任务，例如：。
1. 图像分类：对每个图像，先对它进行一些预处理操作，如二值化、滤波等，然后对每个像素周围的像素进行预测，根据预测结果选择一个像素进行分类。
2. 目标检测：对于每个检测框，先对它进行一些预处理操作，如非极大值抑制(NMS)，然后对每个检测框周围的区域进行预测，选择一个最有可能包含目标的检测框。
3. 自然语言处理：对每个句子或文本，先对它进行一些预处理操作，如分词、词干化、编码等，然后对每个词或句子周围的词或句子进行预测，根据预测结果选择一个最有可能的词或句子。
定执位方法是一种常见的特征选择方法，适用于特征之间存在高度相关的情况。通过它，可以提高模型的预测准确率，从而更好地解决一些复杂的问题。
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