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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

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1题
深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是()。

A.改变算法

B.增加数据量

C.增加模型训练的层次

D.增加标签量

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第2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

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第3题
如果您的训练损失函数随着时期的增加而增加,那么以下哪些可能是学习过程中的问题?()

A.正则化过低且模型过度拟合

B.正则化过高,模型不适合

C.步长太大

D.步长太小

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第4题
训练模型过程中用到的数据,一般用来学习得到模型的权重的是()。

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

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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
分类器趋向于过分拟合训练集数据:即在学习期间,它可能包含了训练数据中的某些特定的异常,这些异常不在一般数据集中出现。()
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第7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8题
防止神经网络中过度拟合的最常用方法的是()

A.获取更多训练数据

B.减少网络容量

C.添加权重正规化

D.添加dropout

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第9题
()指既不能建模训练数据也不能推广到新数据的模型。

A.过度拟合

B.拟合不足

C.良好拟合

D.以上均不是

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第10题
‌晨脉随训练水平的提高呈()的趋势。‌

A.不变

B.缓慢减少

C.缓慢增加

D.先减少后增加

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第11题
关于偏差-变异性权衡,以下哪种说法是不正确的()

A.减少输入的特征种类,可一定程度上减小模型的偏差

B.一般而言,模型的复杂度越高,训练集内偏差越小

C.复杂度过高的模型常面临泛化能力差的问题

D.增加训练样本,可一定程度上减小模型的变异性

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