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[单选题]
下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）。1增加更多的数据2使用数据扩增技术（dataaugmentation）3使用归纳性更好的架构4正规化数据5降低架构的复杂度。
A.145
B.123
C.1345
D.所有项目都有用
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C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
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A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器
B.EM算法即是期望最大化算法
C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数
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A.模型应该尽量接近真实，越细越好
B.各个阶段的模型深度不同，根据建模需求确定建模的详细程度
C.尽量简化模型，降低电脑硬件负荷
D.用于表达的建筑局部构造的节点，如过于复杂，可以单独创建节点模型
A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
A.两者都是监督学习的方法
B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数
C.两者都可被用来完成多类分类任务
D.逻辑斯帝回归是监督学习，多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习
