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
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
举一反三
- 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
- 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
- 模型训练中避免过拟合的策略有哪些？（） A: 提前停止训练 B: Dropout C: 延迟停止训练 D: L2，L1正则
- 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减小过拟合？（） A: 更多的训练数据 B: L1正则化 C: L2正则化 D: 减小模型的复杂度