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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细粒度搜索通过启用更细致和上下文敏感的信息检索，从嵌入中获益。传统的搜索方法通常依赖于关键词匹配，这可能会错过用户查询背后意义和意图的微妙差异。嵌入是单词、短语或整篇文档的数值表示，捕捉语义关系和上下文含义。这意味着，即使用户的搜索词与内容
在卷积神经网络（CNN）中，池化层的作用是什么？
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与TensorFlow集成的TensorBoard提供了一套可
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知识转移是zero-shot learning (ZSL) 中的一个重要概念，它允许模型对新的、看不见的类别进行预测，而不需要为这些类别标记数据。在这种情况下，知识转移是指模型应用从熟悉的课程中获得的学习来推断有关不熟悉的课程的信息的能力。