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？
继续阅读
在关系数据库中，外键级联是什么？
外键级联是关系数据库中的一个特性，有助于维护当两个表通过外键关系连接时的引用完整性。当定义外键约束时，它指定一个表（子表）引用另一个表（父表）中的主键。级联外键操作允许在父表中所做的更改自动反映在子表中，特别是在更新和删除操作时。这一功能确
在机器学习中，80%的准确率算好吗？
计算机视觉和机器人感知在过去十年中已经显著成熟，这主要归功于机器学习、传感器技术和计算能力的进步。强大的算法和预训练的深度学习模型现在使机器能够执行复杂的任务，例如对象检测，场景理解和SLAM (同时定位和映射)。这些功能对于自主导航和工业
向量搜索在电子商务中的应用是怎样的？
在应用程序中实施矢量搜索涉及几个关键步骤，以确保高效和准确的信息检索。首先，您需要通过将数据转换为向量表示来准备数据。此过程称为生成嵌入，涉及使用机器学习模型将文本，图像或其他数据类型转换为捕获语义相似性的高维向量。
接下来，选择符合应用