梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

当使用Softmax函数时，通常不需要担心数值溢出的问题。

当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。

卷积神经网络具有局部感知、参数共享和上采样等特点。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

动态程序比对法、松弛比对法都属于对比识别的方法。

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。

以支撑种子模型训练调优为目标，明确需补充的样本类型、数量及样本格式。

特征填补属于缺失值处理的方法。