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2026/7/23 20:06:46
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算法偏见指模型对特定群体存在不公平倾向,源于训练数据分布不均。如招聘、信贷、司法模型可能歧视弱势群体。缓解方法包括均衡数据集、公平性约束、偏见检测与修正。追求公平 AI 是技术与社会共同责任。
BERT 基于 Transformer 编码器,采用双向语言建模预训练,能深层理解上下文语义。通过大规模无监督预训练后在下游任务微调,BERT 在分类、问答、命名实体识别等任务上大幅刷新指标,标志 NLP 进入预训练微调时代。
过拟合是模型在训练集表现好、测试集差的现象,源于过度学习噪声。解决方法包括增加数据、正则化、早停、 dropout、简化模型等。控制过拟合是机器学习训练核心环节,直接决定模型泛化能力与实际效果。
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