缓解过拟合的方法有:(
)。
A: 提高模型学习能力
B: 正则化
C: 简化模型
D: 减少训练次数
)。
A: 提高模型学习能力
B: 正则化
C: 简化模型
D: 减少训练次数
举一反三
- 下列哪种方法可以减小“过拟合”？ A: 减少训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型复杂度
- 关于过拟合的说法,正确的是( )。 A: 指模型学习能力不足 B: 会使得模型泛化能力高 C: 会强化欠拟合 D: 可以通过正则化方法改善
- 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（） 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
- 用于缓解过拟合问题的方法有哪些？ A: 获取更多数据 B: 使用合适的模型 C: 正则化 D: dropout
- 以下属于解决模型欠拟合的方法的是 A: 增加训练数据量 B: 对模型进行裁剪 C: 增加训练过程的迭代次数 D: 正则化