使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小，从而提高模型的准确性。为了防止过拟合，
使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小，从而提高模型的准确性。为了防止过拟合，
发布时间：2025-05-10 03:52:08
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答案：正则化，Dropout，早停法（Early Stopping），数据增强。
相关试题
- 1.使得网络在训练数据上的预测误差逐渐减小，从而提高模型的准确性。为了防止过拟合，
- 2.决策树剪枝的目的是为了减少训练过程的过拟合，从而提升决策树模型的准确性。
- 3.若训练时使用了数据集的全部特征,模型在训练集上的准确率为100%,验证集上准确率为70%。出现的问题是?A.1. 欠拟合B.2. 过拟合C.3. 模型很完美
- 4.若在训练过程中产生了过拟合，则需要继续对模型进行训练。
- 5.模型拟合分析可以通过与实际数据的对比来评估模型的准确性和可靠性。
- 6.要防止过拟合，进行最优的模型选择，即选择复杂度最适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的
- 7.欠拟合（Underfitting）是指模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。（ ）
- 8.在模型训练中，哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 （ ）。
- 9.深度学习的本质是：通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（ ）
- 10.增加训练数据可以提高模型的泛化能力
