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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-06-18 16:19:56
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正确
相关试题
1.
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。
2.
L2正则化和Dropout正则化,是神经网络模型经常采用的正则化方法。
3.
正则化处理是常用的防止过拟合的一种方法。( )
4.
正则化处理是常用的防止过拟合的一种方法。( )
5.
过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
6.
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
7.
正则化方法能解决欠拟合问题
8.
L1正则化也叫权重衰减(weight decay)。
9.
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。
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。
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