为防止过拟合，在深度神经网络构建和训练时可采取哪些措施？
A: 引入正则化项
B: 使用Dropout技术
C: 提前终止训练
D: 增加样本量
E: 设置较小的学习率
A: 引入正则化项
B: 使用Dropout技术
C: 提前终止训练
D: 增加样本量
E: 设置较小的学习率
举一反三
- 下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？ A: 增加学习率 B: L2正则化 C: dropout D: 提前终止
- 下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法？ A: L2正则化 B: 提前终止 C: dropout D: 修改学习率的大小
- 下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法 A: 提前终止 B: 增加学习率 C: dropout D: 扩充训练数据集
- 以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题？ A: 正则化 B: Dropout C: Batch Normalization D: 提前终止训练 E: 梯度下降
- 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题( )。 A: 增加更多的数据 B: 提前停止训练 C: Dropout D: 正则化代价函数