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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向量搜索如何检索相关结果？
嵌入是通过将原始非结构化数据转换为捕获语义和关系的数值向量来实现向量搜索的基础。这些向量作为一种通用语言，允许计算机理解和比较不同的信息。
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