当模型过拟合时此时可以采取什么_______缓解过拟合
A: 增大学习率
B: 减小学习率
C: 增加数据集
D: 更换激活函数
A: 增大学习率
B: 减小学习率
C: 增加数据集
D: 更换激活函数
举一反三
- 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
- 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
- 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: 提前终止 B: 增加学习率 C: dropout D: 扩充训练数据集
- 关于欠拟合与过拟合，以下哪种说法是不正确的 A: 欠拟合一般是由于样本集合太大而造成的 B: 欠拟合时，增加模型的复杂度，或者增加输入特征的个数，可有望改善 C: 过拟合时，增加训练集样本个数，可有望改善 D: 过拟合时，减小模型复杂度，可有望改善
- 训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（） A: 复杂的模型时容易发生欠拟合问题 B: 神经网络不会出现过拟合问题 C: 正则化方法可以减少过拟合问题 D: 增加数据量不能减少过拟合问题