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下面哪项不是缓解神经网络过拟合的策略 ()
选项:
A:早停
B:正则化
C:增加网络层数
D:增加训练数据
神经网络
正则
缓解
发布时间:
2024-06-07 08:49:25
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1.
以下属于机器学习中用来防止过拟合的方法的是: 选项: A、增加训练数据,比如数据增强、对抗网络生成数据 B、早停策略 C、Xiaver 初始化 D、权值衰减 Weight decay E、训练多个模型进行融合输出 F、Dropout G、增加神经网络层数
2.
以下神经网络中防止过拟合方法有:A.dropoutB.增加样本量C.增加隐层数D.正则化
3.
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
4.
减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。? 错误正确
5.
在神经网络中,以下哪些技术可以用于解决过拟合? 选项: A: Dropout B: 增加参数 C: 正则化 D: 降低学习率
6.
以下哪些方法可以降低过拟合( )选项: A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
7.
减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。选项: A:错 B:对
8.
减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。选项: A:正确; B:错误
9.
以下哪些方法可以降低过拟合( ) 选项: A:增加特征数量 B:增加训练数据量 C:正则化 D:减少模型复杂度
10.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是哪些?A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题B.神经网络不会出现过拟合问题C.正则化方法可以减少过拟合问题D.增加数据量不能减少过拟合问题
11.
对于神经网络的说法,下面正确的是 : 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选项: A:1 B:1、3 C:2、3 D:2
12.
对于神经网络的说法, 下面正确的是: ( )(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选项: A:(1) B:(1)和 (3) C:(1)和 (2) D:(2)
13.
有关过拟合问题的说法哪些是正确的?选项: A:分类算法一般都会遇到过拟合问题; B:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; C:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; D:过拟合时训练样本的检验准确度会下降
14.
有关过拟合问题的说法正确的是哪些选项: A:过拟合时训练样本的检验准确度会下降; B:神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法; C:决策树的过拟合可以采用剪枝方法; D:分类算法一般都会遇到过拟合问题
15.
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
16.
【多选题】下列哪些方法可以用来避免机器学习模型的过拟合?(多选) 选项: A:正则化 B:减少模型复杂度 C:增加训练数据量 D:增加模型训练轮数
17.
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合? 选项: A:Dropout B:正则化 C:批规范化 D:数据增强
18.
关于模型复杂度和数据集大小造成欠拟合和过拟合的描述正确的有() 选项:A:缓解过拟合只能增加训练数据集的大小B:模型复杂度低容易导致欠拟合C:训练数据集小容易导致过拟合D:解决欠拟合可以考虑增加模型的复杂度
19.
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
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