题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
模型训练中避免过拟合的策略有哪些()。
A.提前停止训练
B.Dropout
C.延迟停止训练
D.L2，L1正则
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.提前停止训练
B.Dropout
C.延迟停止训练
D.L2，L1正则
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“模型训练中避免过拟合的策略有哪些()。”相关的问题
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
A.LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题
B.CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合
C.只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法
D.随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
