以下哪种方法可以提高深度学习模型的表现（ ）。
A: 使用速度更快的GPU进行训练
B: 增加数据量
C: 精细调整学习率
D: 大幅度增加模型的规模
A: 使用速度更快的GPU进行训练
B: 增加数据量
C: 精细调整学习率
D: 大幅度增加模型的规模
举一反三
- 可以采用哪些方法提高模型表现（ ）。 A: 调整模型复杂度 B: 设计更好的特征 C: 增加更多数据 D: 使用更多GPU进行训练
- 解决过度拟合的方法一般来说有哪两种？（） A: 更换神经网络模型 B: 增加数据库的数据量 C: 加强GPU计算能力 D: 降低深度学习模型的复杂度 E: 重新切割数据集再重新训练
- 下面关于学习率的描述中，正确的说法是哪个？ A: 学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高 B: 固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成 C: 过高的学习值会使损失值不降反升 D: 学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
- 我们想要在大数据集上训练决策树模型,为了使用较少的时间,可以( )。 A: 增加树的深度 B: 增大学习率 C: 减少树的深度 D: 减少树的数量
- 如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？ A: 增加树的深度 B: 增加学习率 C: 减小树的深度 D: 减少树的数量