JavaWeb课程设计代码
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简介：
本项目为《JavaWeb课程设计》中的实践代码集合，涵盖基础网页设计、后端逻辑实现及数据库连接等技术要点，旨在提升学生的编程能力和实际开发经验。
根据您提供的要求，我将对文档进行如下重写：
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在使用TensorFlow开发机器学习模型的过程中，数据预处理是至关重要的一步。为了确保训练集、验证集以及测试集中各类样本分布均匀，并且能够有效防止过拟合现象的出现，在构建神经网络之前需要完成以下操作：
1. **归一化**：将输入特征值范围调整为0至1之间或-1至+1，从而加速模型收敛速度。
2. **数据增强**（Data Augmentation）: 通过对原始图像进行旋转、翻转等变换生成新的训练样本，增加多样性以提升泛化能力。
除此之外，在实际应用中还应注意以下几点：
- 对于小规模的数据集而言，交叉验证法可以有效提高模型性能；
- 使用早停策略(Early Stopping)可以在一定程度上避免过拟合问题的发生；
- 为了防止权重初始化时出现梯度消失或爆炸的情况，可以选择合适的激活函数和正则化项。
以上步骤有助于构建出更加健壮且具有较高准确率的深度学习模型。
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