用于印地语字符识别的数据集可以在Kaggle、Google Dataset Search和UCI机器学习存储库等平台上找到。特定数据集包括Devanagari字符数据集和印度手写数据集。印度统计研究所 (ISI) 还提供各种印度语脚本的数据集，包括印地语。这些数据集通常包含标记的字符图像，使其适合训练OCR模型。此外，关于印地语OCR的研究论文通常包括指向数据集的链接或获取它们的联系信息。
今天最好的模式识别算法是什么？
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丢弃法是如何防止神经网络过拟合的？
“Dropout是一种用于神经网络的正则化技术，旨在防止过拟合。过拟合是指模型过于准确地学习训练数据，从而在未见过的数据上表现不佳。Dropout的基本理念是，在训练过程中随机停用一部分神经元，这样可以防止网络过于依赖某个特定的神经元或神经
批量归一化在自监督学习中是如何工作的？
批量归一化是一种用于稳定和加速深度学习模型训练的技术。在自我监督学习的背景下，它有助于确保模型能够从未标记的数据中学习有效的表示。批量归一化的主要思想是通过调整和缩放输出，来对神经网络层的激活进行归一化。这是通过计算每个小批量输入的均值和方
SSL在处理大型数据集时如何扩展？
“SSL，或半监督学习，能够有效地扩展以处理大型数据集，特别是在标记数据稀缺且获取成本高昂的情况下。SSL的核心思想是利用少量的标记数据和大量的未标记数据来改善学习效果。这种方法使模型能够从未标记数据中固有的结构和模式中学习，这在处理庞大数