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，
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，
发布时间：2025-06-10 19:59:58
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答案：连接层：增加网络深度，提升模型复杂度。
Dropout正则化：随机丢弃部分神经元，减少过拟合。
数据增强：通过旋转、缩放等方法增加样本多样性。
相关试题
- 1.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，
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- 3.加入正则化项控制模型的复杂度无法有效地避免过拟合。
- 4.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
- 5.在构建神经网络时，GRU层后的Dropout层可以减少过拟合的风险。（ ）
- 6.过拟合的处理可以通过减小正则化系数。
- 7.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。
- 8.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。
- 9.正则化项时损失函数的附加标准，以确保不会过拟合。
- 10.CNN网络中可能包含输入层、卷积层、池化层、全连接层。
