提前停止是一种用于通过在模型开始对训练数据过拟合之前停止训练过程来防止过拟合的技术。它监视模型在验证集上的性能，并在验证错误停止改进或开始增加时停止训练。
提前停止有助于在欠拟合和过度拟合之间找到平衡。通过在最佳性能点停止，该模型避免了浪费资源，并且可以更好地推广到看不见的数据。
它通常在训练深度神经网络时使用，其中模型可能具有记忆训练数据的能力，从而导致较差的泛化。
神经网络中的变换器（Transformer）是什么？
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强化学习中的混合方法是什么？
值迭代算法是一种用于计算强化学习中的最优值函数的迭代方法。它通过反复更新状态值直到它们收敛来计算最优策略下每个状态的值。更新基于Bellman方程，该方程将状态的值表示为所有可能动作的最大预期收益。
在值迭代中，算法从所有状态的任意值开始
组织如何将数据治理适应于敏捷方法论？
“组织通过整合灵活的治理框架，适应与敏捷方法论相一致的数据治理，以适应敏捷项目的迭代特性。这些组织并不强加严格的规则，以免减缓开发进程，而是建立更加轻便的治理结构，使团队能够高效工作，同时保持数据的完整性和安全性。这种适应通常涉及到明确的数
数据复制在灾难恢复中的作用是什么？
复制在灾难恢复中发挥着至关重要的作用，确保关键数据在多个地点一致地复制和存储。这一做法有助于防止因硬件故障、自然灾害或网络攻击等意外事件导致的数据丢失。通过保持实时或近实时的数据副本，组织可以快速恢复系统，尽量减少停机时间。例如，如果主数据