当我们使用神经网络进行训练时，可能会遇到loss值很小但实际预测效果很差的情况。这可能是由：1.过拟合；2.不合适的数据分割；3.评估指标选择不当；4.模型结构或参数设置不当；5.数据问题导致的标签错误等原因造成的。1.过拟合过拟合是神经网络训练中常见的问题，意味着模型在训练数据上表

稀疏测量值很小并不一定直接意味着查询qiq_iqi​不重要。实际上，稀疏性测量值的解释可以更加复杂。让我们更深入地