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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.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
- 3.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
- 4.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
- 5.下列有关神经网络的问题正确的有?( )A．增加层数可能扩大测试误差B．减少层数可能缩小测试误差C．减少层数一定缩小测试误差D．增加层数一定减少训练误差
- 6.下列有关神经网络的问题正确的有?( )A.增加层数可能扩大测试误差B.减少层数可能缩小测试误差C.减少层数一定缩小测试误差D.增加层数一定减少训练误差
- 7.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
- 8.模型的泛化能力是指（）A.模型适应训练数据的能力B.模型适应带类标数据的能力C.模型适应不可见数据的能力D.模型适应无类标数据的能力
- 9.卷积神经网络中池化层的主要作用是 （）.A.减少模型过拟合现象发生的概率B.增加模型泛化能力C.提取特征D.减少网络模型参数
- 10.我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,可以( )A.增加树的深度B.提高学习率C.减少树的深度D.减少树的数量
- 11.卷积神经网络中卷积层的主要作用是 （）.A.减少模型误差B.提取特征C.增加模型泛化能力D.减少模型过拟合现象发生的概率
- 12.如何提高模型的泛化能力
- 13.当神经网络训练中出现了过拟合情况，可采用以下哪些方法进行优化。( ) 选项： A:增加模型层数或单元数 B:采用Dropout，L2范数等规则化方法 C:增加训练数据 D:增加训练时长
- 14.提高高强度间歇训练强度的方法主要有()A.增加训练负荷B.提高锻炼次数C.增加训练组数D.缩短间歇时间
- 15.提高高强度间歇训练强度的方法主要有（）A.增加训练组数B.提高锻炼次数C.增加训练负荷D.缩短间歇时间
- 16.提高高强度间歇训练强度的方法主要有（）A．增加训练组数B．提高锻炼次数C．增加训练负荷D．缩短间歇时间
- 17.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
- 18.下列有关神经网络的问题正确的有？ 选项： 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:增加层数一定扩大训练误差
- 19.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
