10. 加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
10. 加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
发布时间：2024-10-21 16:21:28
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：错误
相关试题
- 1.10. 加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
- 2.正则化项时损失函数的附加标准，以确保不会过拟合。
- 3.以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（）
- 4.模型拟合是利用测试数据集对模型的普通参数进行拟合。( )
- 5.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。
- 6.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。（ ）
- 7.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。
- 8.如果数据量较少，容易发生过拟合。
- 9.损失控制模型的缺乏控制不包括下列（）项。
- 10.深度学习的最常用的正则化方法有那些？
