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
A: 增加学习率
B: L2正则化
C: dropout
D: 提前终止
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: 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
- 下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个？ A: 为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化 B: 为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法 C: 为了防止过拟合可以使用Dropout D: 训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
- 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
- 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