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[多选题]
对于线性回归模型,L2正则化方法是指()。
A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时,随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
F.逻辑回归
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A.参数平方和作为模型目标函数的一部分
B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分
C.Lasso回归
D.在模型训练时,随机丢弃部分参数以达到正则化效果
E.岭回归
F.逻辑回归
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.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
A.为了便于确定模型的解释变量
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
A. F=-1
B. F=0
C. F=1
D. F=∞