增强现实技术通常使用以下哪种设备或技术来实现虚拟信息的叠加？

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。

激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。

全连接层如果输出值采用softmax逻辑回归进行分类，该层也称为softmax层。

卷积神经网络的全连接层中，每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接，用来把前边提取到的特征综合起来。

卷积神经网络中使用池化层可以缩减模型的大小，从而提高计算速度。

对于不同类型的AI模型，其所采用的评价指标也不尽相同。如分类和回归常用的评价指标就不相同。

Tensorflow中Keras序列模型的fit方法，其validation_split则指定验证数据集占全部训练样本的比例