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正则化项时损失函数的附加标准,以确保不会过拟合。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2024-10-21 16:21:28
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1.
正则化项时损失函数的附加标准,以确保不会过拟合。
2.
加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
3.
过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
4.
L2正则化往往用于防止过拟合,而L1正则化往往用于特征选择。
5.
正则化处理是常用的防止过拟合的一种方法。( )
6.
正则化处理是常用的防止过拟合的一种方法。( )
7.
解决过拟合问题的方法有:? 减小正则化参数增大训练集采用正则化增加网络参数
8.
在卷积神经网络中,Dropout正则化可以缓解神经网络的过拟合问题。
9.
正则化方法能解决欠拟合问题
10.
决策树算法简单,不会过拟合。
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