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对于下列泛化能力不足的问题,哪一项是深度学习的典型问题?()
选项:
A:过拟合
B:欠拟合
C:以上都是
D:以上都不是
都是
不足
拟合
发布时间:
2024-06-12 18:52:40
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1.
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?选项: 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
2.
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
3.
学习训练后的状态有()。 选项: A、适当拟合 B、欠拟合 C、过拟合 D、正则化方法
4.
关于过拟合和欠拟合,说法正确的是 选项: A:对于欠拟合的模型,可以减少模型的复杂程度 B:对于欠拟合的模型,可以增加特征的数量 C:对于过拟合模型,可以增加模型复杂程度 D:对于过拟合模型,可以减少样本容量
5.
题目:在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合? 选项: A: 过拟合是模型在训练数据上表现过好,但在测试数据上表现不佳;欠拟合是模型在训练数据上表现不佳 B: 过拟合是模型在训练数据上表现不佳,但在测试数据上表现过好;欠拟合是模型在训练数据上表现过好 C: 过拟合和欠拟合都是模型在训练数据上表现不佳 D: 过拟合和欠拟合都是模型在测试数据上表现不佳
6.
某分类模型在训练集上较好,在测试集上性能较差,这说明出现了 __ 问题。A.过拟合B.欠拟合C.性能不稳定D.泛化能力强
7.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力
8.
过拟合和欠拟合是什么?什么是正则化?
9.
过拟合不会影响分类模型的泛化能力选项: A:正确; B:错误
10.
特征选择的目的有()。 选项: A:减少特征数量、降维 B:使模型泛化能力更强 C:增强模型拟合能力 D:减少过拟合。
11.
什么是“过拟合”和“欠拟合”?
12.
什么是过拟合?什么是欠拟合?
13.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型() 选项: A、过拟合 B、可能过拟合可能欠拟合 C、刚好拟合 D、欠拟合
14.
什么是过拟合?什么是欠拟合
15.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型?copy 选项: A、可能过拟合可能欠拟合 B、欠拟合 C、刚好拟合 D、过拟合
16.
深度学习中,以下哪种方法不能解决过拟合的问题? 选项: A:配化 B:数据增强 C:提前停止训练 D:减小学习率
17.
过拟合只是监督学习中的问题,对于无监督学习影响不大。( )选项: A:对 B:错
18.
如果一个模型在测试集上偏差很大,方差很小,则说明该模型()。(难度:3) 选项: A:过拟合 B:可能过拟合可能欠拟合 C:刚好拟合 D:欠拟合
19.
深度学习中,以下哪种方法不能解决过拟合的问题 选项: A:提前停止训练 B:数据增强 C:参数正则化 D:减小学习率
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