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判斷題特征選擇是從原始特征集中選擇出最具代表性或最有用的特征子集，以減少模型的復(fù)雜性和提高性能。

1.判斷題早期停止是一種正則化技術(shù)，通過在驗(yàn)證損失開始增加時(shí)停止訓(xùn)練來防止過擬合。

2.判斷題批量大小是模型訓(xùn)練時(shí)每次迭代所使用的樣本數(shù)量，它影響模型的訓(xùn)練速度和穩(wěn)定性。

3.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。

4.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。

5.判斷題訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失在訓(xùn)練過程中通常會(huì)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。