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防止过拟合的方法
防止过拟合的方法
发布时间:
2025-07-04 12:39:24
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
使用验证集 |交叉验证 |梯度下降 |对损失函数进行正则化
相关试题
1.
防止过拟合的方法
2.
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题?
3.
试题编号:284849] (判断题)数据集扩充对于欠拟合和过拟合来说都是一个有效的方法。
4.
如果数据量较少,容易发生过拟合。
5.
决策树算法简单,不会过拟合。
6.
L2正则化往往用于防止过拟合,而L1正则化往往用于特征选择。
7.
简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。
8.
增大训练数据量可以对抗过拟合
9.
中国大学MOOC: 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题?
10.
在机器学习中,过拟合是指:( )
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