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
A: 提前停止训练
B: Dropout
C: 延迟停止训练
D: L2，L1正则
A,B,C,D
举一反三
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
内容
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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
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下列哪些方法可以用来减小过拟合？（） A: 更多的训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型的复杂度
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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。 A: 增加训练数据 B: 增加模型层数或单元数 C: 增加训练时长 D: 采用Dropout，L2范数等规则化方法
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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
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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