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解析LLM过拟合与Dropout策略

AI大模型应用实践2025-07-07

AI 摘要

文章指出训练神经网络常遇过拟合问题，即模型在训练数据好、新数据差。缓解过拟合可采用增加数据等方法。Dropout能让模型更灵活，但有局限，大模型或不依赖它，而是用其他策略提高泛化。

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