什么是正则化（Regularization）？
正则化（Regularization）是机器学习中一种核心技术，用于防止模型在训练过程中过度拟合训练数据。通过在损失函数中添加一个惩罚项，正则化约束模型参数的大小或复杂度，从而提升模型在未知数据上的泛化能力。常见的正则化方法包括L1正则化（ […]
作者： 创新及产品管理能力建设项目
什么是欠拟合（Underfitting）？
欠拟合（Underfitting）是指机器学习模型在训练过程中未能充分学习数据中的基本模式和关系，导致其在训练数据集和测试数据集上均表现不佳的现象。这种问题通常源于模型结构过于简单、特征选择不足或训练轮数不够，无法有效捕捉数据的核心分布特征 […]
什么是过拟合（Overfitting）？
过拟合（Overfitting）是指机器学习模型在训练数据集上表现优异，但在未知数据或测试数据集上表现显著下降的现象，这源于模型过于复杂地捕捉了训练数据中的噪声和特定细节，而非真正的泛化模式，导致其在实际应用中预测能力减弱。 在AI产品开发 […]
什么是早停（Early Stopping）？
早停（Early Stopping）是机器学习中一种关键的正则化技术，通过在模型训练过程中持续监控验证数据集上的性能指标（如损失值或准确率），在指标不再改善或开始恶化时提前终止训练，从而有效防止模型过拟合并保留其最佳泛化能力。 在AI产品开 […]
什么是梯度裁剪（Gradient Clipping）？
梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种在优化算法（如随机梯度下降）中使用的技术，旨在防止深度神经网络训练过程中出现的梯度爆炸问题。当计算出的梯度向量范数超过预设阈值时，梯度裁剪会将梯度缩放到该阈值以下，从而避免权重更新过大导致 […]
什么是Adam优化器？
Adam优化器（Adaptive Moment Estimation）是一种自适应学习率的优化算法，广泛应用于深度学习模型的训练中。它结合了动量法和RMSProp的思想，通过计算梯度的一阶矩（平均值）和二阶矩（未中心化的方差），为每个参数动 […]
什么是优化器（Optimizer）？
优化器（Optimizer）在机器学习中，是指用于在模型训练过程中迭代调整参数以最小化损失函数的算法。它基于梯度信息更新模型的权重和偏差，逐步减少预测误差，从而优化模型的性能。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop […]
什么是批大小（Batch Size）？
批大小（Batch Size）是指在机器学习模型训练过程中，每次迭代或参数更新所处理的数据样本数量。作为关键超参数之一，它直接影响训练效率、内存消耗和模型收敛性：较大的批大小可加速计算并提高硬件利用率，但可能导致内存不足；较小的批大小能增强 […]
什么是学习率（Learning Rate）？
学习率（Learning Rate）是机器学习中的一个核心超参数，它定义了在模型训练过程中参数更新的步长大小，具体表现为在梯度下降等优化算法中，每次迭代时模型参数基于计算出的梯度进行调整的幅度。一个合适的学习率能促使模型高效收敛到最优解；如 […]
什么是超参数（Hyperparameter）？
超参数（Hyperparameter）是在机器学习模型训练开始前人为设定的配置项，用于控制训练过程和模型的结构，例如学习率、批量大小、训练轮数以及神经网络中的层数和节点数。与模型参数不同，超参数并非通过数据学习获得，而是预先定义，直接影响模 […]