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。
A、正确;
B、错误
发布时间：2025-05-09 11:16:49
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答案：正确
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- 1.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。
- 2.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。
- 3.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。
- 4.引入正则化将提高模型的泛化能力。（ ）
- 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.下图所示为（）正则化的图形表示。
- 7.深度学习的最常用的正则化方法有那些？
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- 9.L1正则化也叫权重衰减（weight decay）。
- 10.把L2正则化同Dropout结合起来用，这样既可以控制权重大小，又能让神经元之间少些共适应的倾向，
