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
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
A,C,D
举一反三
- 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
- 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
- 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
- 回归分析也可能出现过拟合的问题，可以通过正则化减少还是增加自变量的个数？
- 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
内容
- 0
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
- 1
以下关于过拟合和欠拟合说法正确的是 A: 过拟合一般表现为偏差较大 B: 欠拟合一般表现为方差较大 C: 过拟合可以通过减少变量来缓解 D: 欠拟合可以通过正则化来解决
- 2
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
- 3
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
- 4
以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据