在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）？ A: Dropout B: 分批归一化（BatchNormalization） C: 正则化（regularization） D: 都可以

在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？（ ） A: 其余选项都可以 B: 分批归一化(Batch Normalization) C: 正则化(regularization) D: Dropout

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

【单选题】在一个神经网络中,下面哪种方法可以用来处理过拟合?(如果有多个可选项,请选择最正确的一项) A: Dropout。 B: 分批归一化(Batch Normalization)。 C: 正则化(regularization)。 D: 以上方法都可以。

【单选题】关于 L1、L2 正则化下列说法正确的是 A. L2 正则化能防止过拟合,提升模型的泛化能力,但 L1 做不到这点 B. L2 正则化技术又称为 Lasso Regularization C. L1 正则化得到的解更加稀疏 D. L2 正则化得到的解更加稀疏

关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是（ ） A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化表示各个参数的平方和的开方值 C: L1范数会使权值稀疏 D: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”

关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是 A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 C: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization” D: L1范数会使权值稀疏