正则化项时损失函数的附加标准，以确保不会过拟合。
A、正确;
B、错误
发布时间：2024-10-21 16:21:28
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：正确
相关试题
- 1.正则化项时损失函数的附加标准，以确保不会过拟合。
- 2.加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
- 3.过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
- 4.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。
- 5.解决过拟合问题的方法有：? 减小正则化参数增大训练集采用正则化增加网络参数
- 6.在卷积神经网络中,Dropout正则化可以缓解神经网络的过拟合问题。
- 7.连接层与Dropout正则化抑制过拟合。在网络的前向传播过程中加入数据增强环节，
- 8.L2正则化和Dropout正则化，是神经网络模型经常采用的正则化方法。
- 9.多项式拟合函数为()
- 10.引入正则化将提高模型的泛化能力。（ ）
