，優(yōu)化數(shù)據(jù)收集過(guò)程中我們注意到了兩個(gè)主要問(wèn)題

在分析過(guò)程中，我們注意到了兩個(gè)主要問(wèn)題：一是數(shù)據(jù)收集的不完整性，二是模型訓(xùn)練的過(guò)度擬合。為了解決這些問(wèn)題，我們提出了一種新的方法來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集過(guò)程和減少模型復(fù)雜度。我們采用了一種基于深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)自動(dòng)識(shí)別并填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，同時(shí)通過(guò)引入新的正則化技術(shù)來(lái)降低模型復(fù)雜度，從而有效地提高了模型的性能和泛化能力。