以下哪些方法可以减少深度神经网络模型的过拟合问题？
A: Dropout
B: BN（batch normalization）
C: Residual结构
D: 损失函数的正则项
A: Dropout
B: BN（batch normalization）
C: Residual结构
D: 损失函数的正则项
举一反三
- 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
- 在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？（ ） A: 其余选项都可以 B: 分批归一化(Batch Normalization) C: 正则化(regularization) D: Dropout
- 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
- 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
- 下列的哪种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: Early stopping C: Dropout D: 正则化代价函数