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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n-grams在信息检索（IR）中是如何工作的？
术语频率 (TF) 是信息检索 (IR) 中用于确定术语在文档中出现的频率的度量。假设一个词在文档中出现的次数越多，该文档可能与该词的相关性就越大。TF被计算为术语在文档中出现的次数与该文档中的术语总数的比率。
例如，在具有100个单词的
在多智能体系统中，沟通的角色是什么？
“沟通在多智能体系统（MAS）中扮演着至关重要的角色，其中多个自主智能体并行操作以实现个人或集体目标。沟通的核心是促进智能体之间的协调与合作。在MAS中，智能体往往需要共享关于自身状态、环境或预期行动的信息。例如，在一个机器人仓库系统中，各
增强管道是如何为特定任务设计的？
"增强管道旨在通过以特定任务适合的方式转换训练数据来提高机器学习模型的性能。它们通常涉及一系列预处理步骤和数据转换技术，旨在提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并最终提高准确性。这些管道的设计关注于理解数据特征和机器学习模型的预期结果。例如，如果