在循环神经网络中，哪个组件用于传递信息并捕捉序列中的时间依赖关系？

票据OCR识别中的文本检测任务是要定位图片中的文本框坐标，对检测图片进行包含文字部分的和不包含文字部分的二分类。

长短期记忆网络LSTM是一种特殊的循环神经网络，可以较好地解决长时依赖问题，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

在深度学习中,循环神经网络RNN由于其具有记忆性的特点，常用于自然语言处理等领域。

深度学习的神经网络，通常是指包含多个隐藏层的神经网络。

Transformer内部由编码器和Decoder构成

Transformer最初应用于自然语言处理并取得较好的效果

使用EasyDL平台内置的OCR识别模块来识别图片中的文字信息，不需要对模型进行训练就可直接使用。

可从训练数据集中切分出验证集，验证集中的数据将不参与训练模型,而是用于验证训练后的模型,从而增强其泛化能力。

神经网络中损失函数的作用一般是衡量神经网络的输出与预期值之间的距离，以便控制、调节参数。

模型训练中导致过拟合的原因往往是模型过分地考虑了训练集中已知数据的自身特性（如噪声数据），而导致对未知的测试集中新样本的预测能力降低。