模型复杂度
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如何克服神经网络算法中的欠拟合问题？
解决欠拟合，通常指的是在模型训练过程中，通过调整模型和数据等方面来提高模型对数据的拟合程度，达到优化模型性能的目的，解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加训练数据量、进行特征工程、使用正则化方法等，具体如下：1、增加模型复杂度增加神经网络层数或节点数：通过增加网络的层数或每层的神经元数量，可以提升模型处理……
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modelscope-funasr的nnxruntime-gpu版本推理onnx慢的原因吗？
理解ModelScopeFunasr和NNXRuntime在探讨ModelScopeFunasr的NNXRuntimeGPU版本推理onnx慢的原因之前，我们首先需要了解ModelScopeFunasr和NNXRuntime是什么。ModelScopeFunasr是一个开源的语音识别工具包，它提供了从前端信号处……
