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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数据治理如何支持数据安全？
“数据治理是一个至关重要的框架，帮助组织有效且安全地管理其数据。它涉及定义谁可以访问数据、如何使用数据以及为了保护数据而采取哪些程序。通过建立明确的数据管理政策和标准，数据治理帮助组织确保敏感信息得到妥善处理，从而增强整体数据安全性。例如，
预测模型如何从历史数据中学习？
预测模型通过识别数据集中的模式和关系，从历史数据中学习，利用统计方法和机器学习技术。最初，这些模型会接触一组输入特征，这些特征代表与当前问题相关的各种特性或变量，以及一个相应的输出，即模型旨在预测的目标变量。在训练阶段，模型通过应用算法分析
在小型数据集中，你如何处理过拟合？
正则化通过向模型添加约束来减少过拟合。像L1和L2正则化这样的技术惩罚大权重，鼓励更简单的模型更好地推广。L2，也称为权重衰减，在神经网络中特别常见。
Dropout是另一种有效的方法，在训练过程中随机禁用神经元，以迫使网络开发冗余的、鲁