以下属于解决模型欠拟合的方法的是
A: 增加训练数据量
B: 对模型进行裁剪
C: 增加训练过程的迭代次数
D: 正则化
A: 增加训练数据量
B: 对模型进行裁剪
C: 增加训练过程的迭代次数
D: 正则化
举一反三
- 训练误差会降低模型的准确率，产生欠拟合，此时如何提升模型拟合度（） A: 增加数据量 B: 特征工程 C: 减少正则化参数 D: 增加特征
- 在logistic分类中，L1正则化和L2正则化的引入为了解决什么问题？ A: 数据量不充分 B: 训练数据不匹配 C: 训练过拟合 D: 训练速度太慢
- 避免欠拟合的方法是 A: 模型复杂度过低,不能很好的拟合所有的数据,训练误差大 B: 增加模型复杂度,如采用高阶模型(预测)或者引入更多特征(分类)等 C: 模型复杂度过高,训练数据过少,训练误差小,测试误差大 D: 降低模型复杂度,如加上正则惩罚项,如L1,L4,增加训练数据等
- 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
- 当神经网络训练中出现了欠拟合请款，可采用以下哪些方法进行优化？ A: 增加训练数据 B: 增加模型层数或单元数 C: 延长训练时间 D: 采用规则化方法