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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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相关试题
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.
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。
3.
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
4.
深度学习的最常用的正则化方法有那些?
5.
深度学习的最常用的正则化方法有那些?
6.
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,
7.
L1正则化也叫权重衰减(weight decay)。
8.
加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
9.
正则化项时损失函数的附加标准,以确保不会过拟合。
10.
下面哪个方法是正则对象的方法:
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