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1.NNI优点：全面支持机器学习生命周期的各个环节，易于上手，开发者友好。缺点：可能对于特定领域或特定问题的优化不够深入。适用场景：各种机器学习项目，尤其是神经网络相关的项目。2.AdaNet优点：轻量级，易于使用，能够创建高质量的模型，节省选择神经网络架构的时间。缺点：对于特定问题的优化可能不如专
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