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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图搜索和图像检索通过它们组织和访问数据的方式紧密相关。图搜索涉及导航不同信息片段之间的关系或连接，而图像检索则侧重于根据查询定位图像。在本质上，这两个过程都需要高效的算法来搜索潜在的庞大数据集。例如，在搜索图像时，图可以将每个图像的特征（如
距离度量在图像搜索中扮演什么角色？
"距离度量在图像搜索中发挥着至关重要的作用，它提供了一种测量两幅图像之间相似或不同程度的方法。当用户提交图像查询时，图像搜索系统利用距离度量将查询图像与庞大的索引图像数据库进行比较。这一比较有助于识别在视觉上相似或共享特定特征的图像，从而使