解决过拟合问题的方法有：
A: 增大训练集
B: 采用正则化
C: 增加网络参数
D: 减小正则化参数
A: 增大训练集
B: 采用正则化
C: 增加网络参数
D: 减小正则化参数
举一反三
- 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
- 解决过拟合的方法包括（）。 A: 正则化 B: 数据增强 C: 应用Dropout D: 增大学习率
- 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
- 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
- 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