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判斷題在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，學(xué)習(xí)率是一個(gè)重要的超參數(shù)，它決定了模型參數(shù)在每次迭代中的更新幅度。

1.判斷題梯度消失是指在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，梯度在反向傳播過程中逐漸減小到接近于零，導(dǎo)致模型訓(xùn)練緩慢或停滯。

2.判斷題訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失在訓(xùn)練過程中通常會逐漸減小，如果驗(yàn)證損失在某個(gè)點(diǎn)后開始增加，可能是出現(xiàn)了過擬合。

3.判斷題欠擬合是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的性能都較差，通常是因?yàn)槟Ｐ蛷?fù)雜度過低或特征選擇不當(dāng)。

4.判斷題數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種通過應(yīng)用隨機(jī)變換來增加數(shù)據(jù)集多樣性的技術(shù)，常用于圖像分類任務(wù)中。

5.判斷題數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)歸一化在機(jī)器學(xué)習(xí)中通常用于消除特征之間的量綱差異，有助于模型訓(xùn)練。