6、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.DropoutC.Batch NormalizationD.提前终止训练E.梯度下降
6、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
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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
以下对于各类实验设计说明正确的是()A、全因子试验设计可以拟合线性模型B、响应曲面设计可拟合非线性模型C、对于化工类产品的配方问题,则使用混料设计D、稳健设计则是通过对可控因子水平组合的选择来减少噪声变量的带来的影响
单选题在建模过程中,有关模型的解的说法正确的是()A模型的解与求解模型所表示的问题是相同的B模型的解是问题的建议解,只有当建议解成功地实现时,问题才解决C模型的解是问题的最优解,只有当建议解成功地实现时,问题才解决D模型的解只是问题的建议解,所以即使当建议解成功地实现时,问题也不一定解决
判断题在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。A对B错