Dropout率和正则化有什么关系？ [br][/br]提示：我们定义Dropout率为保留一个神经元为激活状态的概率
A: Dropout率越高，正则化程度越低
B: Dropout率越高，正则化程度越高
A: Dropout率越高，正则化程度越低
B: Dropout率越高，正则化程度越高
A
举一反三
- 解决过拟合的方法包括（）。 A: 正则化 B: 数据增强 C: 应用Dropout D: 增大学习率
- 逻辑回归通常采用哪种正则化方式? A: Elastic Net B: L1正则化 C: L2正则化 D: Dropout正则化
- 在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ） A: Dropout B: 正则化 C: 非正则化 D: FIFO
- 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
内容
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以下________不是正则化方法 A: L1范数 B: L2范数 C: Dropout D: 梯度下降法
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深度学习中的正则化有哪些（） A: L1范数L2范数 B: 数据集增强 C: 集成方法 D: Dropout
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在神经网络中，下列哪种技术用于解决过拟合 A: Dropout B: 正则化 C: early stop D: Batch Normalizaiton
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在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）？ A: Dropout B: 分批归一化（BatchNormalization） C: 正则化（regularization） D: 都可以
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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