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你是如何决定每层的神经元数量的？
超参数调整涉及系统地优化参数，如学习率，批量大小和层数，以提高模型性能。常见的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。
网格搜索会详尽测试预定义超参数值的所有组合，而随机搜索会对随机组合进行采样。虽然更简单，但当只有几个超参数显著影响性能
数据增强如何提高对抗攻击的鲁棒性？
数据增强是一种用于提高机器学习模型鲁棒性的技术，特别是在对抗攻击方面，通过增加训练数据的多样性和数量来实现。对抗攻击通过轻微改变输入数据来利用模型中的漏洞，这可能导致错误的预测。通过旋转、缩放、翻转和添加噪声等技术在训练数据中引入变化，模型
语音识别系统常见的问题有哪些？
大数据通过提供训练模型所需的大量数据，在增强语音识别系统方面发挥着至关重要的作用。语音识别依赖于从包括不同的音频输入、语音模式的变化和众多口音的大数据集中学习的算法。这些庞大的数据池使这些系统能够更准确地识别和处理语言。例如，像Siri或G