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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LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环
PyTorch是什么，它在深度学习中如何使用？
“PyTorch是一个广泛用于深度学习应用的开源机器学习库。它由Facebook的人工智能研究实验室开发，以其灵活性和易用性而闻名，特别是在研究和开发环境中。PyTorch允许开发者构建复杂的神经网络，使用动态计算图，这意味着图在执行过程中
图数据库中的节点是什么？
知识图通过提供结构化信息来支持机器学习模型，这些结构化信息可以增强模型对数据的理解和上下文感知。知识图谱本质上是一种以算法易于访问的格式表示不同实体 (例如人、地点和概念) 之间关系的方式。这种结构化的数据形式可以改善机器学习模型解释关系和