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
A: 正则化
B: 数据增强
C: 应用Dropout
D: 增大学习率
A,B,C
举一反三
内容
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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
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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
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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
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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
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常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。 A: earlystopping B: 数据集扩增 C: 正则化(Regularization) D: Dropout