# 深度学习中的样本量过少问题及解决方案 在深度学习的应用中,样本量不足常常导致模型泛化能力差,无法有效地对未见数据进行预测。我们可以通过一些策略来解决这个问题。本文将带您一步步了解如何处理样本量较少的情况,并提供必要的代码示例。 ## 解决流程 以下是处理样本量过少问题的步骤: | 步骤 | 描述 | |--...
我们设X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Ym为两个独立随机样本,分别满足假设A1和A2,分布函数分别为F, G。现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异,我们建立以下假设H0:F(t) = G(t), for ever kmodes的样本数量一般多少 数据 取值 模式匹配 转载 ghpsyn 8月前 79阅读 模型样本权重一般给...
信息