盲派和传统派在机器学习领域中通常指不同的机器学习算法观点。
盲派（Black-box model）是指一种机器学习算法，其内部参数是未知的，因此不能直接查看模型的内部表示。盲派模型在训练过程中通常采用反向传播算法更新参数，通过不断迭代，使得模型的预测结果越来越精确。
传统派（Traditional model）则是指一种机器学习算法，其内部参数是已知的，并且可以被查看。传统派模型在训练过程中通常采用反向传播算法更新参数，但传统派的模型在推断阶段需要对模型进行解密，才能得到模型的预测结果。
就准确率而言，盲派模型的准确率通常比传统派模型更高。这是因为盲派模型在训练过程中不需要关注模型的内部结构，可以更专注于优化模型的参数。此外，盲派模型在测试阶段也相对更具有优势，因为其参数更新较为稳定，不易受到测试数据的干扰。
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