神经网络算法有时会出现过拟合的情况,那么采取以下哪些方法解决过拟合更为可行( )。
A: 为参数选取多组初始值,分别训练,再选取一组作为最优值
B: 增大学习的步长
C: 减少训练数据集中数据的数量
D: 设置一个正则项减小模型的复杂度
A: 为参数选取多组初始值,分别训练,再选取一组作为最优值
B: 增大学习的步长
C: 减少训练数据集中数据的数量
D: 设置一个正则项减小模型的复杂度
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
- 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
- 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
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合 B: 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 C: 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 D: 通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合