下列哪种方法可以用来缓解过拟合的产生:( )。
A: 增加更多的特征
B: 正则化
C: 增加模型的复杂度
D: 以上都是
A: 增加更多的特征
B: 正则化
C: 增加模型的复杂度
D: 以上都是
举一反三
- 以下哪些方法可以减少过拟合（ ） A: 降低模型复杂度 B: 使用集成学习方法 C: 正则化 D: 增加更多数据
- 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
- 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
- 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