Dropout率和正则化有什么关系？ [br][/br]提示：我们定义Dropout率为保留一个神经元为激活状态的概率
A: Dropout率越高，正则化程度越低
B: Dropout率越高，正则化程度越高
A: Dropout率越高，正则化程度越低
B: Dropout率越高，正则化程度越高
举一反三
- 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
- 逻辑回归通常采用哪种正则化方式? A: Elastic Net B: L1正则化 C: L2正则化 D: Dropout正则化
- 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
- 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: L2正则化 B: 提前终止 C: dropout D: 修改学习率的大小