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？
继续阅读
知识蒸馏是什么？
在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。
另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务
使用 SQL 视图的好处是什么？
“SQL 视图是数据库中的一个强大特性，为开发人员和技术专家提供了一系列好处。从本质上讲，视图是由查询结果创建的虚拟表。它们允许用户封装复杂的查询，并呈现一个简化的数据访问接口。这使得处理大型数据集或复杂联接变得更加容易，因为开发人员可以引
灾难恢复如何处理数据丢失预防？
灾难恢复（DR）在防止数据丢失中发挥着至关重要的作用，确保组织能够迅速恢复数据并在服务器故障、自然灾害或网络攻击等事件后维持业务连续性。DR涉及制定结构化计划和准备适当资源，以将关键数据和应用程序恢复到可操作状态。这个过程包括定期备份数据、