题目内容
（请给出正确答案）
A.L2正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但L1做不到这点
B.L2正则化技术又称为LassoRegularization
C.L1正则化得到的解更加稀疏
D.L2正则化得到的解更加稀疏
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“关于L1、L2正则化下列说法正确的是（）。”相关的问题
A.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到稀疏的权值
B.使用L1可以得到稀疏的权值，使用L2可以得到平滑的权值
C.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到平滑的权值
D.使用L1可以得到平滑的权值，使用L2可以得到稀疏的权值
A.可能拥有其他区域的邻居
B.知晓level-2拓扑的信息
C.骨干L2VPN区域必须是连续的
D.拥有关于什么L1目标可达，以及如何通过L2拓扑达到它的信息
A.L1范数：为x向量各个元素绝对值之和。
B.L2范数：为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数
C.L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取
D.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合
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.确保调整块底面到基盒的距离在20~25mm范围内
B.须保证调整块底面面不超过0.5%的水平度
C.导轨与底座连接经调整校正使导轨底面和底座调整块上表面间隙保持在1~2mm范围内
D.轿厢导轨距L1偏差为+1～+2mm；对重导轨距L2偏差为+1～+2mm
A.一个L2节点接口只能都在L2level里
B.L2节点之间互通时area可以一样，可以不一样
C.L1节点之间互通时area可以一样，可以不一样
D.L1L2节点上有两套LSDB数据库，一个属于L2部分，一个属于L1部分
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.L2(i)是利率i的增函数
B.流动性偏好动机包括预防动机，投资动机和交易动机
C.流动性偏好认为货币供给不仅仅取决于央行，还取决于人们的储蓄
D.L1(Y)是收入Y的增函数
