我们可以通过增加循环神经网络的深度从而增强循环神经网络的（ ）
A: 过拟合能力
B: 拟合能力
C: 泛化能力
D: 欠拟合能力
A: 过拟合能力
B: 拟合能力
C: 泛化能力
D: 欠拟合能力
举一反三
- 神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
- 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
- 对于神经网络隐层神经元的数量，如果数量太少会导致网络拟合能力不足，数量太多会导致网络训练速度慢，并且网络的泛化能力可能弱。
- 然而使用神经网络的主要问题在于如何控制网络模型的复杂度，若不对网络的复杂度进行控制，结果必将出现过拟合问题从而使网络泛化能力变强。（ ）
- 减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？ A: 通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合 B: 通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合 C: 利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合 D: 在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量