在选择KNN的K参数时，以下说法是否正确：K越大越容易造成过拟合。

空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段，而无需增加参数数量或使用池化层。

针对业界成熟大模型，开展全方位验证测试，形成选型建议。基于统一汇聚样本，开展行业大模型训练验证，推进自主构建、训练调优、迭代优化，探索大模型建设模式。

在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。

局部二值模式（LBP）和高斯方向梯度直方图（HOG）等属于结构特征值。

高斯核属于支持向量机常用的核函数。

特征填补属于缺失值处理的方法。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。

sigmoid函数的输出不是0均值，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入，随着网络的加深，会改变原始数据的分布趋势。

当使用Softmax函数时，通常不需要担心数值溢出的问题。