可以通过采用数据增强人为地增加数据集多样性来减轻小数据集中的过度拟合。图像的旋转、缩放或翻转或文本中的同义词替换等技术有助于模型更好地泛化。
诸如dropout，L2权重衰减和早期停止之类的正则化技术限制了模型的复杂性，从而阻止了它记住训练数据。减少层数或神经元的数量也可以抑制过度拟合。
迁移学习对于小数据集非常有效。通过微调预训练的模型，您可以利用来自大型数据集的现有知识，提高泛化能力并降低过度拟合的风险。
如何解决神经网络中的欠拟合问题？
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自然语言处理（NLP）在伦理人工智能系统中是如何被应用的？
NLP模型通过训练各种具有代表性的数据集来处理俚语和非正式语言，包括来自社交媒体、聊天平台和论坛的文本。这些数据集将模型暴露于非标准语言模式、缩写和惯用表达式。例如，在Twitter数据上训练的模型学会解释俚语，如 “lit” (令人兴奋)
语言模型在零样本学习中的作用是什么？
少样本学习是指一种机器学习方法，其中模型在每个类的有限数量的示例上进行训练，通常只有几个实例。主要目标是使模型能够从这些稀疏数据点很好地泛化，以对看不见的数据进行准确的预测。有几种常见的少镜头学习方法，主要包括度量学习，基于模型的方法和元学
您如何处理大数据安全问题？
处理大数据安全问题需要采用多方面的方法，包括适当的数据治理、强有力的访问控制和持续的监控。首先，实施数据治理框架是非常重要的，它定义了数据在组织内是如何管理和访问的。这涉及根据敏感性对数据进行分类，并应用适当的安全措施。例如，敏感的客户数据