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
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