用于缓解过拟合问题的方法有哪些？
A: 获取更多数据
B: 使用合适的模型
C: 正则化
D: dropout
A: 获取更多数据
B: 使用合适的模型
C: 正则化
D: dropout
A,B,C,D
举一反三
- 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
- 下列的哪种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: Early stopping C: Dropout D: 正则化代价函数
- 常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。 A: earlystopping B: 数据集扩增 C: 正则化(Regularization) D: Dropout
- 以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据
- 以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题？ A: 正则化 B: Dropout C: Batch Normalization D: 提前终止训练 E: 梯度下降
内容
- 0
以下哪些方式，可以有效地缓解过拟合问题？ A: 早期停止法(Early-stopping) B: 权重正则化(Weight Normalization) C: 数据增广(Data Augumentation) D: 随机丢弃Dropout
- 1
解决过拟合的方法包括（）。 A: 正则化 B: 数据增强 C: 应用Dropout D: 增大学习率
- 2
在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ） A: Dropout B: 正则化 C: 非正则化 D: FIFO
- 3
缓解过拟合的方法有:(<br/>)。 A: 提高模型学习能力 B: 正则化 C: 简化模型 D: 减少训练次数
- 4
下列哪些方法可以用来减小过拟合？（） A: 更多的训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型的复杂度