以下________不是正则化方法
A: L1范数
B: L2范数
C: Dropout
D: 梯度下降法
A: L1范数
B: L2范数
C: Dropout
D: 梯度下降法
举一反三
- 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
- 深度学习中的正则化有哪些（） A: L1范数L2范数 B: 数据集增强 C: 集成方法 D: Dropout
- 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
- 关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是（）。 A: L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型 B: L1正则项有利于增强模型的泛化能力 C: 加上L2正则项后，无法使用梯度下降算法迭代参数值 D: L1，L2正则项不能作用在损失函数之上