如果结果不匹配，请 
更多“机器学习模型经常使用Dense层进行正则化，限制模型中参数，…”相关的问题
第2题
如果我们发现了过拟合问题，错误的处理方式是？（)
A.正则化：L1、L2正则化，为拟合增加条件约束
B.丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征
C.保留所有的特征，但是减少参数的大小
D.构建更为复杂的模型
第6题
关于L1正则和L2正则下面的说法正确的是（)
A.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点
B.L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值
C.L2正则化有个名称叫“Lassoregularization”
D.L1范数会使权值稀疏
第8题
在机器学习算法中，模型过拟合是指？（)
A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
