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提问人：网友csj2925 发布时间：2022-01-07
[单选题]

解决过拟合问题的方法有：

A.增大训练集

B.采用正则化

C.增加网络参数

D.减小正则化参数

参考答案
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匿名网友[202.***.***.150]选择了 C
1天前
匿名网友[151.***.***.52]选择了 D
1天前
匿名网友[19.***.***.48]选择了 D
1天前
匿名网友[62.***.***.56]选择了 D
1天前
匿名网友[215.***.***.95]选择了 D
1天前
匿名网友[42.***.***.22]选择了 D
1天前
匿名网友[118.***.***.92]选择了 B
1天前
匿名网友[194.***.***.156]选择了 B
1天前
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更多“解决过拟合问题的方法有：”相关的问题
第1题
正则化在深度学习中经常会使用到,我们在深度学习常用正则化方法解决什么问题?()
A.XOR问题

B.过拟合问题

C.数据不平衡问题

D.梯度消失问题

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第2题
解决问题的方法有很多种,一些无法直接解决的问题,通过(),可能会得到圆满解决。
A、重弄目标

B、细节处理

C、改变方向

D、间接方法

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第3题
解决死锁的方法可以有多种，其中死锁的预防是通过 来实现的，死锁的避免是通过 来实现的。
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第4题
通过发觉或寻找与问题相似或同构的【 】，将其属性、特点或路径迁移至该问题以解决问题的方法就是类比法。
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第5题
在某个三分类问题中，已知真实标签y_=(0, 0, 1)，神经网络预测值分别为y1=(0.51, 0.32, 0.17)，y2=(0.22, 0.73, 0.05)，y3=(0.15, 0.17, 0.68)，y4=(0.04, 0.03, 0.93)，哪个预测值更接近真实标签？

A、y1

B、y2

C、y3

D、y4

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第6题
使用Sequential()函数搭建神经网络训练MNIST数据集的代码为： model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) 请问使用model.summary()打印网络结构和参数统计中，Total params的数目为？

A、100480

B、1280

C、101770

D、101632

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第7题
下列哪一项是均方误差损失函数的代码实现？

A、tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

B、tf.reduce_mean(tf.abs(y_true-y_pred))

C、-tf.reduce_sum(y_true * tf.math.log(y_pred))

D、-tf.reduce_sum(labels * tf.math.log(tf.nn.softmax(logits)), axis=1)

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第8题
以下数据为训练过程中某个epoch的最终输出，其中最能直观有效反映网络准确度的数据是？ 60000/60000 [==============================] - 4s 68us/sample - loss: 0.2916 - sparse_categorical_accuracy: 0.8920 - val_loss: 0.3387 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8770

A、0.2916

B、0.8920

C、0.3387

D、0.8770

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第9题
下列属于神经网络优化器的有？

A、SGD

B、AdaGrad

C、RMSProp

D、Adam

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第10题
以下关于MNIST数据集和Fashion_mnist数据集描述正确的是？

A、MNIST数据集一共包括7万张图片，其中6万张用于训练，1万张用于测试。

B、每张图片包括1024(32×32)个像素点。

C、MNIST数据集是为0到9的手写数字数据集。

D、Fashion_mnist数据集中的图片被分为20类。

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