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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文档频率（DF）在信息检索系统的评分中发挥着关键作用，特别是在像词频-逆文档频率（TF-IDF）这样的算法中。DF的基本思想是衡量一个术语在一组文档中是多么常见或稀有。在评分中，它有助于对术语进行加权，以便更常见的术语不会主导搜索结果，从而