题目内容
（请给出正确答案）
A.通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合
B.通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合
C.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
D.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
参考答案
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网友提供的答案
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A、在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递
B、一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
C、FNN的同层神经元之间存在连接
D、FNN的输出结果只能是向量
A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
A. 因为ANN深人到人脑细胞，在人的知识的获取方面也比ES更深人
B. ANN的实现首先要获得知识和表示知识
C. ES的实现首先要获得知识和表示知识
D. ES和ANN的工作原理基本上是一致的
A、对于分类问题，数据增强是减少数据不平衡的一种方法。
B、对于手写体的识别，对样本的反转、旋转、裁剪、变形和缩放等操作会提高神经网络的识别效果
C、数据增强会增加样本的个数，因此可能会减少过拟合
D、数据增强带来了噪声，因此一般会降低神经网络模型的效果
A、机器学习是人工智能的核心技术之一，也是实现人工智能的重要基础。
B、深度学习与机器学习是相对独立的技术
C、深度学习算法和传统的机器学习算法构成了机器学习理论体系
D、深度学习是处理计算机视觉、听觉和文字的有效机器学习技术，促进了人工智能的应用和发展
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