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如何提高模型的泛化能力
选项:
A:使用更多的数据进行训练
B:减少训练时间
C:增加神经网络的层数
D:提高算力
使用
神经网络
增加
发布时间:
2024-04-13 23:26:35
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1.
如何提高模型的泛化能力选项: A:使用更多的数据进行训练 B:减少训练时间 C:增加神经网络的层数 D:提高算力
2.
如何提高模型的泛化能力 选项: A、使用更多的数据进行训练 B、减少训练时间 C、增加神经网络的层数 D、提高算力
3.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力 选项: A、正确 B、错误
4.
在卷积神经网络中,激活层的主要功能是()。 选项: A、增加模型的非线性特性,从而提高模型的拟合能力 B、提高模型的训练速度 C、增强模型的泛化能力 D、以上都正确
5.
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?选项: 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
6.
深度学习在神经网络中使用了多层的隐藏层,其优点是( )选项: A:提高了模型的复杂度和学习能力 B:降低了模型的复杂度和学习能力 C:加快了模型的训练速度 D:提高了模型的泛化能力
7.
训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。
(
)
8.
训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。选项: A:对 B:错
9.
假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型。可能遇到一个问题,logistics回归需要很长时间才能训练。如何提高训练速度?( ) 选项: A:A.降低学习率,减少迭代次数 B:B.降低学习率,增加迭代次数 C:C.提高学习率,增加迭代次数 D:D.增加学习率,减少迭代次数
10.
Dropout 技术在卷积神经网络中的作用是 选项: A、加速训练 B、减少过拟合 C、提高特征提取能力 D、增加模型复杂度
11.
在机器学习中,将数据集划分为训练集、验证集和测试集的主要目的是? 选项: A、提高模型性能 B、评估模型泛化能力 C、选择最佳模型参数 D、加快训练速度
12.
在机器学习中,如果模型训练时出现了过拟合,下面哪个操作是不合适的? 选项: A:增加训练数据 B:减小模型复杂度 C:增加模型的层数 D:使用正则化方法
13.
下列有关神经网络的描述正确的有()A.增加层数可能扩大测试误差B.减少层数一定缩小测试误差C.增加层数一定减少训练误差D.增加层数一定增加训练误差
14.
欠拟合问题可以用以下哪些方法解决 选项: A: 训练更多的轮次 B: 提高模型的参数量增加模型复杂度 C: 增加训练样本数量 D: 对模型进行剪枝操作
15.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是: 选项: A:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 B:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 C:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 D:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
16.
以下哪些方式可以降低过拟合() 选项: A:增加训练集数量 B:使用LSTM模型 C:增加神经网络层数 D:SVM中使用高斯核函数
17.
下列关于神经网络的说法中:①增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率;②减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率;③增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率,正确的是()。 A.① B.①③ C.①② D.②
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