常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。
A: earlystopping
B: 数据集扩增
C: 正则化(Regularization)
D: Dropout
A: earlystopping
B: 数据集扩增
C: 正则化(Regularization)
D: Dropout
举一反三
- 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
- 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
- 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
- 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
- 以下哪些是防止过拟合可以采用的方法？() A: 使用正则化项 B: 扩增测试数据集 C: 决策树模型剪枝 D: earlystop