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[判断题]

正则化方法能解决欠拟合问题（）

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更多“正则化方法能解决欠拟合问题（）”相关的问题

第1题

学习训练后的状态有（)。

A.适当拟合

B.欠拟合

C.过拟合

D.正则化方法

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第2题

过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)

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

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第3题

属于欠拟合的解决办法有（)。

A.增加新特征，可以加入进特征组合、高次特征，来增大假设空间

B.添加多项式特征

C.减少正则化参数

D.使用非线性模型

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第4题

机器学习模型经常使用Dense层进行正则化，限制模型中参数，从而减少模型的过拟合的可能。（)

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第5题

下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案（)

A.drop-out

B.正则化

C.加入更多的神经元

D.减少神经元数量

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第6题

在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？（）

A.增加训练集量

B.增加神经网络隐藏层节点数

C.增加更多特征

D.在模型中引入正则项

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第7题

ReLU激活函数具有计算简单、能减小网络训练难度和缓解过拟合问题的优点。（)

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第8题

正则化技术（例如L2正则化)导致梯度下降在每次迭代时权重收缩。（)

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第9题

最典型的两种拟合不佳的情况是（）

A.强拟合

B.过拟合

C.弱拟合

D.欠拟合

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第10题

以下属于引导否定的是（）

A.不对，这个问题需要用函数来解决

B.不够好，再想想

C.这道题能这么解决吗？这么做对吗？能不能考虑函数呢

D.除了函数的方法以外，你还有其他方法吗

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第11题

分类算法的数据不均衡问题，可以通过欠采样，过采样等方法实现（)

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