神经网络欠拟合，可采取以下哪些手段解决
A: 简化网络
B: 加深网络
C: 增加数据
D: 减少数据
E: 延长训练时间
F: 缩短训练时间
A: 简化网络
B: 加深网络
C: 增加数据
D: 减少数据
E: 延长训练时间
F: 缩短训练时间
举一反三
- 当神经网络训练中出现了欠拟合请款，可采用以下哪些方法进行优化？ A: 增加训练数据 B: 增加模型层数或单元数 C: 延长训练时间 D: 采用规则化方法
- 当网络初步训练完成，且在训练集上表现良好，但是在测试集上表现不佳，首先应采取以下哪种措施？ A: 这是高偏差或者欠拟合现象，首先应该增加数据量或者进行数据增广 B: 这是高方差或者过拟合现象，首先应该增加数据量或者进行数据增广 C: 这是高偏差或者欠拟合现象，首先应该更换网络架构 D: 这是高方差或者过拟合现象，首先应该更换网络架构
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合 B: 通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合 C: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 D: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合 B: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 C: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量 D: 通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
- 以增强肌肉耐力为目的时，训练时应 A: 加大负荷量，增加重复次数，延长训练时间 B: 加大负荷量，加快运动速度，延长训练时间 C: 加大负荷量，加快运动速度，缩短训练时间 D: 施加相对较小的负荷量，增加重复次数，延长训练时间 E: 施加相对较小的负荷量，减少重复次数，缩短训练时间