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
A: 增加更多的数据
B: Early stopping
C: Dropout
D: 正则化代价函数
A,B,C,D
举一反三
- 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
- 用于缓解过拟合问题的方法有哪些？ A: 获取更多数据 B: 使用合适的模型 C: 正则化 D: dropout
- 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
- 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
- 以下哪些方法可以减少深度神经网络模型的过拟合问题？ A: Dropout B: BN（batch normalization） C: Residual结构 D: 损失函数的正则项
内容
- 0
中国大学MOOC: 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？
- 1
在神经网络中，下列哪种技术用于解决过拟合 A: Dropout B: 正则化 C: early stop D: Batch Normalizaiton
- 2
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
- 3
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
- 4
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