以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题？
A: 正则化
B: Dropout
C: Batch Normalization
D: 提前终止训练
E: 梯度下降
A: 正则化
B: Dropout
C: Batch Normalization
D: 提前终止训练
E: 梯度下降
A,B,C,D
举一反三
- 以下哪些方法可以减少深度神经网络模型的过拟合问题？ A: Dropout B: BN（batch normalization） C: Residual结构 D: 损失函数的正则项
- 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
- 模型训练中避免过拟合的策略有哪些？（） A: 提前停止训练 B: Dropout C: 延迟停止训练 D: L2，L1正则
- 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
- 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题( )。 A: 增加更多的数据 B: 提前停止训练 C: Dropout D: 正则化代价函数
内容
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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
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以下哪个不是batch normalization的优点？ A: 减少梯度消失 B: 提高网络训练速度 C: 减少过拟合 D: 梯度曲面更加光滑
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在神经网络中，下列哪种技术用于解决过拟合 A: Dropout B: 正则化 C: early stop D: Batch Normalizaiton
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在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？（ ） A: 其余选项都可以 B: 分批归一化(Batch Normalization) C: 正则化(regularization) D: Dropout
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为防止过拟合，在深度神经网络构建和训练时可采取哪些措施？ A: 引入正则化项 B: 使用Dropout技术 C: 提前终止训练 D: 增加样本量 E: 设置较小的学习率