中国大学MOOC: 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？
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 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 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
举一反三
- 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
- 中国大学MOOC: 当神经网络训练中出现了过拟合情况，可采用以下哪些方法进行优化。
- 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
- 中国大学MOOC: 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的
- 中国大学MOOC: 以下有关卷积神经网络的说法哪些是正确的？
内容
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中国大学MOOC: 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？
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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
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中国大学MOOC: 有关决策树过拟合的说法，错误的是？
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中国大学MOOC: 以下关于人工神经网络（ANN）的描述正确的说法是 哪个？
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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