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在图像分类任务中,训练样本少可能会带来模型欠拟合的问题。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-31 14:53:55
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(
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答案:
错误
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1.
在图像分类任务中,训练样本少可能会带来模型欠拟合的问题。
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在图像分类任务中,训练样本少可能会带来模型欠拟合的问题。
3.
与总最小二乘TLS法进行模型拟合相比,RANSAC方法主要解决的问题是? 存在过拟合问题噪声点参与模型拟合没有合适模型描述存在欠拟合问题
4.
一个SVM存在欠拟合问题,下面怎么做能提高模型的性能:( )
5.
模型太过于复杂的话,会造成欠拟合
6.
过拟合是指模型在训练样本拟合过度,表现极好,而在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。( )
7.
A.测试样本集可以用来训练分类模型B.训练样本集可以用来训练分类模型C.训练样本集可以用来评估分类模型的性能D.测试样本集和训练样本集都可以用来评估分类模型的性能
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如果我们说线性回归模型完美地拟合了训练样本(训练样本误差为零),则下面说法正确的是()。
9.
有这样一个树叶训练样本学习器,最后他的分类结果误以为绿色的都是树叶,他这属于过拟合模型。( )
10.
假设图像分类任务中,图像中共包含10类不同的物体,则通常情况下用卷积神经网络构造图像分类模型时,最后的概率向量长度为( )。
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