关于过拟合的说法,正确的是( )。
A: 指模型学习能力不足
B: 会使得模型泛化能力高
C: 会强化欠拟合
D: 可以通过正则化方法改善
A: 指模型学习能力不足
B: 会使得模型泛化能力高
C: 会强化欠拟合
D: 可以通过正则化方法改善
举一反三
- 关于过拟合的说法，正确的是（）。 A: 指模型学习不足 B: 会强化欠拟合 C: 可以通过交叉验证改善 D: 会使得模型泛化能力高
- 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
- 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
- 我们可以通过增加循环神经网络的深度从而增强循环神经网络的（ ） A: 过拟合能力 B: 拟合能力 C: 泛化能力 D: 欠拟合能力
- 过拟合不会影响分类模型的泛化能力（ ）