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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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正确
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.
Dropout率和正则化有什么关系是Dropout率越高,正则化程度越低
3.
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。
4.
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。
5.
引入正则化将提高模型的泛化能力。( )
6.
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
7.
正则化方法能解决欠拟合问题
8.
如何在模型训练中引入正则化,以提高模型的泛化能力?
9.
下图所示为()正则化的图形表示。
10.
深度学习的最常用的正则化方法有那些?
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