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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案（)

A.drop-out

B.正则化

C.加入更多的神经元

D.减少神经元数量

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更多“下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案()”相关的问题

第1题

在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合（)

A.Dropout

B.正则化

C.批规范化

D.所有

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第2题

在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？（）

A.增加训练集量

B.增加神经网络隐藏层节点数

C.增加更多特征

D.在模型中引入正则项

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第3题

下列哪一项不是卷积神经网络的优势（)

A.速度相比传统神经网络较快

B.参数共享

C.所需参数数量大幅增大

D.可以提取出更多的特征图

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第4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5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6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

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第7题

下列除哪一项外都是ParkinSon’s病的特征（）

A.脑脊髓液中同型香草酸减少

B.在黑质和纹状体内多巴胺减少

C.黑质神经元数目减少

D.黑质神经元内黑色素增加

E.色素细胞内出现Lewy小体

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第8题

机器学习模型经常使用Dense层进行正则化，限制模型中参数，从而减少模型的过拟合的可能。（)

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第9题

已知：1)大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出3)神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数4)为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型()

A.加入更多层，使神经网络的深度增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别的问题时

D.以上都不正确

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第10题

决定人工神经网络性能的三大要素中没有（)。

A.神经元的特性

B.神经元个数

C.神经元之间的连接形式，即拓扑结构

D.学习规则

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第11题

在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能（)？

A.对加权累加信息进行非线性变化(通过激活函数)

B.将加权累加信息向后续相邻神经元传递

C.对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加

D.向前序相邻神经元反馈加权累加信息

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