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在機器學習中,過擬合指的是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。
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所有的深度學習模型都需要大量的數(shù)據(jù)才能有效地訓練。
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