可以采用哪些方法提高模型表现（ ）。
A: 调整模型复杂度
B: 设计更好的特征
C: 增加更多数据
D: 使用更多GPU进行训练
A: 调整模型复杂度
B: 设计更好的特征
C: 增加更多数据
D: 使用更多GPU进行训练
A,B,C
举一反三
- 如果模型的误差来自于偏差较大，可以采用以下措施解决 A: 给数据增加更多的特征 B: 设计更复杂的模型 C: 增加更多的数据 D: 使用正则化
- 以下哪种方法可以提高深度学习模型的表现（ ）。 A: 使用速度更快的GPU进行训练 B: 增加数据量 C: 精细调整学习率 D: 大幅度增加模型的规模
- 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
- 下列哪种方法可以用来减小过拟合? A: 更少的训练数据 B: 更多的训练数据 C: 增加模型的复杂度 D: 增加多项式参数
- 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
内容
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评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题（ ）选项：A:减少模型中特征的数量B:向模型中增加更多的特征C:增加更多的数据D:向模型中增加更多的特征和增加更多的数据E:其余 A: 减少模型中特征的数量 B: 向模型中增加更多的特征 C: 增加更多的数据 D: 向模型中增加更多的特征和增加更多的数据 E: 其余选项全是
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如何提高模型的泛化能力 A: 使用更多的数据进行训练 B: 减少训练时间 C: 增加神经网络的层数 D: 提高算力
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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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下列哪种方法可以用来缓解过拟合的产生:( )。 A: 增加更多的特征 B: 正则化 C: 增加模型的复杂度 D: 以上都是
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解决过拟合最好的方式是（ ）。 A: 设计更多特征 B: 增大数据量 C: 增大学习率 D: 提高模型复杂度