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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机器视觉系统是什么？
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向量数据库是如何支持向量搜索的？
设置矢量搜索管道涉及几个关键步骤，以确保高效和准确的结果。首先，您需要收集和预处理您的数据。这涉及清理数据以去除任何噪声或不相关的信息，然后将其转换为适合矢量表示的格式。
接下来，您必须为数据创建嵌入。这可以使用机器学习模型来完成，该模型