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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

如果深度学习训练过程不收敛，训练集准确率很低，属于下面哪个问题？（)

A.欠拟合

B.过拟合

C.泛化能力差

D.泛化能力强

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更多“如果深度学习训练过程不收敛，训练集准确率很低，属于下面哪个问…”相关的问题

第1题

学习训练后的状态有（)。

A.适当拟合

B.欠拟合

C.过拟合

D.正则化方法

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第2题

机器学习算法训练完成后，在训练集准确率很高，但验证集准确率很低，说明已经过拟合。（)

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第3题

过拟合的解决办法有（)。

A.增加训练集的数据量

B.正则化方法

C.增加样本的数量

D.增加训练的次数

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第4题

泛化能力差的常见情况是“过拟合”。()此题为判断题(对，错)。

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第5题

当训练数据较少时更容易发生___拟合，当训练数据特征维度过多，拟合出的函数过于复杂时容易发生___拟合。

A.欠、欠

B.欠、过

C.过、欠

D.过、过

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第6题

如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅能达到70%左右，这说明（)

A.欠拟合

B.模型很棒

C.过拟合

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第7题

属于欠拟合的解决办法有（)

A.调整模型的容量(capacity)

B.增加训练集的数据量

C.增加训练的次数

D.减少学习率，减少学习的步长，增加学习的精度

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第8题

以下哪些是可能导致模型过拟合的原因（)。

A.模型学习到了样本的一般性质

B.学习迭代次数过多

C.训练集数量级和模型复杂度不匹配，训练集的数量级小于模型的复杂度

D.训练集和测试集特征分布不一致

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第9题

关于欠拟合（under-fitting)，下面哪个说法是正确的？（)

A.训练误差较大，测试误差较小

B.训练误差较小，测试误差较大

C.训练误差较大，测试误差较大

D.训练误差不变，测试误差较大

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第10题

过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。（)

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第11题

决策树中，先剪枝和后剪枝都可以降低过拟合风险，使决策树的泛化性能提升（）

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