正则化是为了什么？（）
A: 防止过拟合
B: 最小化错误率
C: 最大化过拟合
D: 正规化
A: 防止过拟合
B: 最小化错误率
C: 最大化过拟合
D: 正规化
举一反三
- 下面关于过拟合的描述中，错误的说法是哪个？ A: 为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化 B: 为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法 C: 为了防止过拟合可以使用Dropout D: 训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
- 在训练模型时要最小化损失函数,有可能出现过拟合的问题。以下哪项数据处理方式可以防止模型过拟合______。 A: 正则化 B: 归一化 C: 规范化 D: 标准化
- 下列关于L1正则化与L2正则化描述正确的是（__）。 A: L1范数正则化有助于降低过拟合风险 B: L2范数正则化有助于降低过拟合风险 C: L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解 D: L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
- 关于L1正则化和L2正则化说法错误的是 ( )。 A: L1正则化的功能是使权重稀疏 B: L2正则化的功能是防止过拟合 C: L1正则化比L2正则化使用更广泛 D: L1正则化无法有效减低数据存储量
- 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