1、以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题? A. 正则化 B. Dropout C. Batch Normalization D. 提前终止训练 E. 梯度下降
1、以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题? A. 正则化 B. Dropout C. Batch Normalization D. 提前终止训练 E. 梯度下降
参考答案和解析
B
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对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( ) A.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias
某患者在肌力训练过程中主诉疲乏劳累,不愿再进行原有的活动,治疗师也发现患者运动速度减慢、运动幅度下降、协调性降低,此时,康复医师应A.减少训练的阻力B.减少训练的次数C.同时减少训练的阻力和次数D.停止训练E.请心理医师会诊,解除患者心理问题
平行杠内的步行训练包括A.起立训练、四点步训练、摆至步训练B.四点步训练、摆至步训练、摆过步训练C.起立训练、摆至步训练、摆过步训练D.站立平衡训练、摆至步训练、摆过步训练E.站立平衡训练、四点步训练、摆至步训练
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