在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ）
举一反三
- 在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ） A: Dropout B: 正则化 C: 非正则化 D: FIFO
- 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
- 神经网络过拟合是指，网络在训练集合上不能获得足够低的训练误差
- 使用批量归一化可以解决以下哪种神经网络的训练？ A: 过拟合Overfitting B: Restrict activations to become too high or low C: 训练过慢 D: B和C都有
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合 B: 通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合 C: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 D: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量