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
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
发布时间：2025-05-11 19:23:22
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答案：采用正则化
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- 1.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
- 2.过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
- 3.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。
- 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。（ ）
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- 7.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。
- 8.加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
- 9.正则化项时损失函数的附加标准，以确保不会过拟合。
- 10.连接层与Dropout正则化抑制过拟合。在网络的前向传播过程中加入数据增强环节，
