训练神经网络的常见挑战包括过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。正则化和数据增强缓解了这个问题。
梯度消失和爆炸会阻碍深度网络的训练，特别是sigmoid或tanh激活。像ReLU激活和批标准化这样的技术解决了这些问题。
资源限制，如计算能力不足或标记数据，也带来了挑战。利用迁移学习、优化架构和使用基于云的解决方案可以帮助克服这些限制。
训练神经网络需要多少数据？
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“是的，AutoML工具可以识别数据中的异常值。这些工具自动化了各种机器学习过程，使开发人员能够更轻松地处理预处理、模型训练和评估等任务。在这些任务中，异常值检测是许多AutoML平台提供的常见特性。通过应用适合于异常值检测的不同算法，这些
如何编写基本的 SQL 查询？
编写基本的 SQL 查询涉及几个基本组件，主要是 SELECT 语句。这个语句是大多数 SQL 查询的骨干，允许你从数据库中检索数据。语法以“SELECT”一词开头，后面跟着你希望检索的列，然后使用“FROM”子句指定数据来源的表。例如，要
用户反馈在可解释人工智能系统中的作用是什么？
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