解决过拟合问题

我想请问一下深度降维（Deep Dimensionality Reduction）算法究竟能够解决哪些问题？该算法是如何在深度学习中被应用的呢？还请有经验的专家来分享一下相关知识，谢谢！ ...

作为一个对深度学习感兴趣的学习者，我正在研究如何解决深度学习中的过拟合问题。我发现神经网络是一个能够解决这个问题的有效方法，但我对具体的解决方案还不是很了解。我听说可以通过增加数据量、降低模型复杂度、使用正则化等方式来解决过拟合问题，但我并不确信这些方案是否适用...

我想请教一下关于朴素贝叶斯算法中的拉普拉斯平滑与正则化的区别与联系。我的理解是，拉普拉斯平滑在计算概率时加上一个常数项，解决了在计算时出现概率为0的情况。而正则化则是用于解决过拟合问题，通过加入惩罚项限制模型参数的过大变化。但是两者是否可以同时使用呢？他们对概率计...