GPT答：

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大脑处理信息的样本量和网络规模匹配问题可以通过减小网络参数的数量来解决。可以采用正则化、迁移学习和降维技术来实现这一目标。正则化可以减少神经元和连接的数量，从而更好地控制过拟合和提升泛化性能。迁移学习可以从先前的模型减去共享参数，进而降低必须处理的数据量。降维技术可以减少需要处理的输入维数，提高模型泛化能力。