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[多选题]

防止神经网络中过度拟合的最常用方法的是()

A.获取更多训练数据

B.减少网络容量

C.添加权重正规化

D.添加dropout

答案
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更多“防止神经网络中过度拟合的最常用方法的是()”相关的问题

第1题

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

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第2题

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

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第3题

什么是人工神经网络?最常用的人工神经网络有什么?
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第4题

以下属于机器学习中用来防止过拟合的方法的是:()。

A.权值衰减Weightdecay

B.增加神经网络层数

C.训练多个模型进行融合输出

D.早停策略

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第5题

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.都不可以

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第6题

网络安全态势的预测方法有多种,以下关于神经网络预测网络安全态势的描述,错误的是()
网络安全态势的预测方法有多种,以下关于神经网络预测网络安全态势的描述,错误的是()

A.神经网络预测方法没有任何缺点

B.神经网络是目前最常用的网络态势预测方法

C.神经网络具有自学习、自适应性和非线性处理的优点

D.神经网络具有良好的容错性和稳健性

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第7题

下面关于过拟合的描述中,错误的说法是哪个()?

A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化

B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法

C.为了防止过拟合可以使用Dropout

D.训练过程中的损失值越小,其在存过拟合的风险越低

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第8题

梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()

梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()

参考答案:错误

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第9题

什么是线性度?列出线性拟合常用的方法。
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第10题

在卷积神经网络中,常用的池化方法有()。

A.最大池化法

B.平均池化法

C.概率池化法

D.最小池化法

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