在训练模型时要最小化损失函数,有可能出现过拟合的问题。以下哪项数据处理方式可以防止模型过拟合______。
A: 正则化
B: 归一化
C: 规范化
D: 标准化
A: 正则化
B: 归一化
C: 规范化
D: 标准化
举一反三
- 下列哪种方法可以减小“过拟合”？ A: 减少训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型复杂度
- 正则化是为了什么？（） A: 防止过拟合 B: 最小化错误率 C: 最大化过拟合 D: 正规化
- 训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（） A: 复杂的模型时容易发生欠拟合问题 B: 神经网络不会出现过拟合问题 C: 正则化方法可以减少过拟合问题 D: 增加数据量不能减少过拟合问题
- 一个好的学习训练模型应该是？（） A: 在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B: 模型应该简单（防止过拟合） C: 将模型函数正则化 D: 可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等
- 解决过拟合问题的方法有： A: 增大训练集 B: 采用正则化 C: 增加网络参数 D: 减小正则化参数