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
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
A,B,C,D
举一反三
- 下列的哪种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: Early stopping C: Dropout D: 正则化代价函数
- 用于缓解过拟合问题的方法有哪些？ A: 获取更多数据 B: 使用合适的模型 C: 正则化 D: dropout
- 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
- 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
内容
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以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据
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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: 增加学习率 B: L2正则化 C: dropout D: 提前终止
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中国大学MOOC: 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？
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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
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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