当网络初步训练完成，但是预测误差较大时，首先应采取以下哪种措施？
A: 增加数据量
B: 优化数据分布
C: 选择新的网络架构
D: 以上都是
A: 增加数据量
B: 优化数据分布
C: 选择新的网络架构
D: 以上都是
举一反三
- 当网络初步训练完成，且在训练集上表现良好，但是在测试集上表现不佳，首先应采取以下哪种措施？ A: 这是高偏差或者欠拟合现象，首先应该增加数据量或者进行数据增广 B: 这是高方差或者过拟合现象，首先应该增加数据量或者进行数据增广 C: 这是高偏差或者欠拟合现象，首先应该更换网络架构 D: 这是高方差或者过拟合现象，首先应该更换网络架构
- 神经网络欠拟合，可采取以下哪些手段解决 A: 简化网络 B: 加深网络 C: 增加数据 D: 减少数据 E: 延长训练时间 F: 缩短训练时间
- 有关深度神经网络预训练模型的说法，正确的是哪些？ A: 当新的数据量少且数据与原数据集类似，可以对输出层训练即可，不需要对模型参数做过多的调整 B: 使用预训练模型意味着难以自由改变网络结构和参数，限制了其应用场合 C: 当新数据量比较大，且数据与原数据类似，可对预训练模型的所有层以较大的学习率微调 D: 当新数据量少，且数据和原数据集差异较大，那么除了对输出层微调外，还要对顶层以下的层数进行大调
- 当图像分类的准确率不高时，可以考虑以下哪种方法提高准确率 A: 数据增强 B: 调整超参数 C: 使用预训练网络参数 D: 减少数据集
- 当获取的序列数据量较大（20M以上）时，选择哪种拼接工具较为适合？