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、鲁棒的表示。批归一化虽然主要用于稳定训练，但也用作正则化技术。
数据增强、提前停止和降低模型复杂性是额外的正则化策略。组合多种方法通常可以在偏差和方差之间实现最佳平衡。
在小型数据集中，你如何处理过拟合？
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增强和正则化有什么区别？
“数据增强和正则化都是用于提高机器学习模型性能的技术，但它们服务的目的不同，操作方式也各异。数据增强是指通过人工扩展训练数据集以增强模型对新数据的泛化能力的方法。这在图像分类等场景下尤其有用，您可以对现有图像应用旋转、翻转或颜色调整等技术。
在信息检索中，什么是密集向量？
搜索引擎通过使用诸如拼写校正、模糊匹配和查询扩展之类的技术来处理查询中的拼写错误。拼写校正算法会根据词典或用户历史记录自动检测并建议可能拼写错误的单词的正确拼写。
模糊匹配允许搜索引擎找到与拼写错误的单词接近的术语的近似匹配。例如，搜索
冷启动问题在信息检索中指的是什么？
信息检索 (IR) 中的A/B测试是一种实验性方法，其中对系统的两个版本 (版本a和版本B) 进行测试以比较其性能。用户被随机分为两组，每组与系统的一个版本进行交互。目标是衡量IR系统的变化 (例如对排名算法的调整) 如何影响用户参与度和搜