福特尾插是指在机器学习领域中，在输入层的神经网络参数中，将一个特征数据插入到多条样本数据的末尾进行训练的方法。这个方法最初由福特于1985年提出，并且得到了广泛的应用。原因是，这种方法可以有效地增加训练模型的样本数量，从而提高模型的准确性和泛化能力。同时，福特尾插还可以避免在训练数据集中出现偏斜和过拟合的问题。福特尾插的思路和混合训练非常相似，混合训练也是通过增加训练样本来提高模型的准确性和泛化能力。此外，福特尾插也可以应用于数据集增强、弱监督学习等领域，具有广泛的应用前景。
福特尾插定义？
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