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[判断题]
在分类的过程中，用训练集训练数据，再用训练集评估模型的性能，得出模型性能很好的结果，则分类模型构建成功。（)
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更多“在分类的过程中，用训练集训练数据，再用训练集评估模型的性能，…”相关的问题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
A.C4.5基于信息增益比作为属性选择的度量
B.ID3基于信息增益作为属性选择的度量
C.以上都是
D.CART基于基尼指数作为属性选择的度量
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.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.定义和选择训练数据的特征
B.定义和选择若干标注训练数据
C.定义和选择do算子操作
D.定义和选择某一特定的分类器
A.19x19x(25x20)
B.19x19x(20x25)
C.19x19x(5x25)
D.19x19x(5x20)
A.网中网(NIN)结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积，提升了模型的计算性能，但计算量显著增加
B.网络层数越多，学习率可设置偏大，否则容易引起梯度消失
C.VGG只要很少的迭代次数就会收敛，这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用
D.Bagging中每个训练集互不相关，而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整，所以不能并行计算
