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一、模型复杂度增加过多的特征增加了模型的复杂度,模型可以更容易地记住训练数据中的细节和噪音,而不是学习数据的通用模式。二、高维空间问题随着特征数量的增加,数据在高维空间中变得更稀疏。在高维空间中,样本
轻量级神经网络是一种在资源受限情况下执行深度学习任务的神经网络模型。它们的设计旨在减少模型的参数数量和计算复杂度,同时保持足够的性能,以满足特定应用场景的需求。一、参数数量少轻量级神经网络通常具有较少
一、什么是闭型 闭型(closed-form)是指在数学和相关领域中,可以通过一组明确的数学公式或算法来精确计算结果的情况。这意味着解决问题时,不需要进行迭代、逼近或数值计算,而是可以直接得出答案。闭
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