下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个？
A: 为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B: 为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C: 为了防止过拟合可以使用Dropout
D: 训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
A: 为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B: 为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C: 为了防止过拟合可以使用Dropout
D: 训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
举一反三
- 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
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合 B: 通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合 C: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 D: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合 B: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 C: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量 D: 通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
- 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