当神经网络训练中出现了过拟合情况，可采用以下哪些方法进行优化。
A: 增加训练数据
B: 增加模型层数或单元数
C: 增加训练时长
D: 采用Dropout，L2范数等规则化方法
A: 增加训练数据
B: 增加模型层数或单元数
C: 增加训练时长
D: 采用Dropout，L2范数等规则化方法
举一反三
- 当神经网络训练中出现了欠拟合请款，可采用以下哪些方法进行优化？ A: 增加训练数据 B: 增加模型层数或单元数 C: 延长训练时间 D: 采用规则化方法
- 中国大学MOOC: 当神经网络训练中出现了过拟合情况，可采用以下哪些方法进行优化。
- 下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？ A: 增加学习率 B: L2正则化 C: dropout D: 提前终止
- 下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法 A: 提前终止 B: 增加学习率 C: dropout D: 扩充训练数据集
- 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题( )。 A: 增加更多的数据 B: 提前停止训练 C: Dropout D: 正则化代价函数