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) 、dropout和数据增强之类的技术来避免过度拟合。此外，早期停止和使用更简单的模型可以通过确保模型不学习不相关的细节来帮助防止过度拟合。
确保模型复杂性和可用数据之间的适当平衡是实现泛化和避免过度拟合的关键。
什么是梯度下降？
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SaaS定价是如何运作的？
"SaaS定价，即软件即服务定价，指的是公司如何对用户访问其托管在云端的软件收费。与需要一次性购买和安装的传统软件不同，SaaS产品通常通过订阅模式提供。这些订阅可以是按月或按年支付，允许用户根据需要付费，而无需在硬件或软件上进行前期投资。
什么是均值平均精准度（MAP）？
信息检索 (IR) 是许多AI应用程序的基础组件。它使系统能够基于用户查询或输入来访问、检索和呈现相关信息。为了使人工智能在现实世界的应用中有效，搜索大量数据集和检索有用信息的能力至关重要。
在推荐系统等应用中，IR允许AI通过分析用户偏
什么是无服务器后端？
无服务器后台指的是一种云计算模型，开发者可以在不管理服务器的情况下构建和运行应用程序。在这种设置中，后台服务托管在云提供商上，并自动为您处理基础设施。这意味着开发者可以专注于编写代码，而不必担心服务器的配置、维护、扩展或负载均衡。您可以简单