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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什么是梯度下降？
当神经网络学习训练数据中的细节和噪声时，就会发生过度拟合，以至于它会对模型在新的、看不见的数据上的性能产生负面影响。当模型变得太复杂并开始记忆训练示例而不是从中概括时，就会发生这种情况。
可以通过使用诸如正则化 (例如，L1/L2) 、d
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符合FIPA标准的多智能体系统（MAS）技术是基于由智能物理代理基金会（FIPA）建立的一系列标准设计的。这些标准促进了分布式环境中软件代理之间的互操作性和高效互动。符合FIPA标准的MAS的一大关键特征是使用代理通信语言（ACL），该语言
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少镜头学习是一种机器学习，旨在仅使用少量训练数据有效地训练模型。与需要大型数据集进行训练的传统方法不同，少镜头学习允许模型仅从几个示例中学习新任务。在获取大型数据集困难、昂贵或耗时的情况下，此功能特别有用。少镜头学习通常用于图像识别，自然语