题目内容
（请给出正确答案）
A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C.为了防止过拟合可以使用Dropout
D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
参考答案
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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
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.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
C.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
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
A.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值
C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”
D.L1范数会使权值稀疏
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
A.正则化：L1、L2正则化，为拟合增加条件约束
B.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征
C.保留所有的特征，但是减少参数的大小
D.构建更为复杂的模型
A.分类算法一般都会遇到过拟合问题
B.决策树的过拟合可以采用剪枝方法
C.神经网络的过拟合可以采用正则化、增加测试样本的方法
D.过拟合时训练样本的检验准确度会下降
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