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实际应用中,“一个模型肯定比另一个模型具有更强的泛化能力”的这种情况是不存在的。
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-12 02:52:34
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(
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答案:
对
相关试题
1.
实际应用中,“一个模型肯定比另一个模型具有更强的泛化能力”的这种情况是不存在的。
2.
通常期望学习模型具有较强的泛化能力。
3.
如何提高模型的泛化能力
4.
引入正则化将提高模型的泛化能力。( )
5.
预训练模型的特征表示可以提高模型的泛化能力。
6.
GARCH模型比ARCH模型在实际应用中更为广泛。( )
7.
数据标准化有利于加快模型的收敛速度,提升模型的泛化能力。
8.
模型泛化能力与训练样本数量无关。( )
9.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
10.
增加训练数据可以提高模型的泛化能力
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