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
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
举一反三
- 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
- 下列关于L1正则化与L2正则化描述正确的是（__）。 A: L1范数正则化有助于降低过拟合风险 B: L2范数正则化有助于降低过拟合风险 C: L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解 D: L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
- 关于L1正则化和L2正则化说法错误的是 ( )。 A: L1正则化的功能是使权重稀疏 B: L2正则化的功能是防止过拟合 C: L1正则化比L2正则化使用更广泛 D: L1正则化无法有效减低数据存储量
- 【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”