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
A: 其余选项都可以
B: 分批归一化(Batch Normalization)
C: 正则化(regularization)
D: Dropout
A
举一反三
- 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
- 【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。
- 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
- 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
- 在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ） A: Dropout B: 正则化 C: 非正则化 D: FIFO
内容
- 0
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题？ A: 正则化 B: Dropout C: Batch Normalization D: 提前终止训练 E: 梯度下降
- 1
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
- 2
下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？ A: 增加学习率 B: L2正则化 C: dropout D: 提前终止
- 3
下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？ A: L2正则化 B: 提前终止 C: dropout D: 修改学习率的大小
- 4
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