网友您好， 请在下方输入框内输入要搜索的题目：

题目内容 （请给出正确答案）

20、下列的哪种方法可以用来抑制深度学习模型的过拟合现象？

A．增加更多的数据

B．使用数据扩增技术

C．使用归纳性更好的模型

D．降低模型的复杂度

参考答案和解析
增加更多的数据;使用数据扩增技术;使用归纳性更好的模型;降低模型的复杂度
更多 “20、下列的哪种方法可以用来抑制深度学习模型的过拟合现象？A．增加更多的数据B．使用数据扩增技术C．使用归纳性更好的模型D．降低模型的复杂度” 相关考题
考题 剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段() 此题为判断题(对，错)。
查看答案
考题 下列时间序列模型中,哪一个模型可以较好地拟合波动性的分析和预测。A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.GARCH模型
查看答案
考题 下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A.树的数量B.树的深度C.学习速率
查看答案
考题 对数几率回归(logisticsre gression)和一般回归分析有什么区别()A.对数几率回归是设计用来预测事件可能性的B.对数几率回归可以用来度量模型拟合程度C.对数几率回归可以用来估计回归系数D.以上所有
查看答案
考题 “过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是()A.对的B.错的
查看答案
考题 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A.参数无法估计B.只能估计参数的线性组合C.模型的拟合程度不能判断D.可以计算模型的拟合程度
查看答案
考题 对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4
查看答案
考题 下面对集成学习模型中的弱学习者描述错误的是()A.他们经常不会过拟合B.他们通常带有高偏差，所以其并不能解决复杂学习问题C.他们通常会过拟合
查看答案
考题 "过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习"以上说法是否正确()A.正确B.错误
查看答案
考题 SR技术中哪种SID可以用来压缩Segment栈的深度?() A、PrefixSIDB、AdjSIDC、NodeSIDD、bindingSID
查看答案
考题 LDA导入先验分布是为了应对()现象。 A.过拟合B.话题识别不准C.欠拟合D.分词困难
查看答案
考题 如果SVM模型欠拟合,以下方法哪些可以改进模型:( ) A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数)
查看答案
考题 对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( ) A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低varianceD.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias
查看答案
考题 下面关于拟合分析法的描述，哪一个是正确的？（）A、拟合法是一维波动方程的解析解B、拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型C、拟合法的解有任意多组D、拟合法桩的力学模型是线弹性模型
查看答案
考题 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。
查看答案
考题 简便易行，不用建立数学模型，便于推广的是哪种方法（）A、拟合直线方程法B、曲线趋势法C、直观法D、平均法
查看答案
考题 在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）？A、DropoutB、分批归一化（BatchNormalization）C、正则化（regularization）D、都可以
查看答案
考题 给出下列结论：  （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个A、1B、2C、3D、4
查看答案
考题 设计程序化交易模型时，限制策略自由度和参数数量可以减少参数优化过程中可能造成的过度拟合现象。
查看答案
考题 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度
查看答案
考题 外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
查看答案
考题 先前学习过的材料对后面学习的记忆干扰现象称之为（）A、返回抑制B、前摄抑制C、后摄抑制D、行为抑制
查看答案
考题 为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。
查看答案
考题 问答题外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最大的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。请问，这是最小二乘法的优势理由吗？
查看答案
考题 多选题建立样条曲线的方法有：（）A过极点B过点C拟合曲线D与平面垂直
查看答案
考题 多选题在某全因子试验，其响应变量为产品的合格率，下列说法正确的是（）A直接可以进行方差分析B响应变量服从正态分析，是可以进行方差分析C直接可以拟合选定模型D需将响应变量转化无限实数之后，再拟合选定模型，模型才有意义
查看答案
考题 单选题下面关于拟合分析法的描述，哪一个是正确的？（）A 拟合法是一维波动方程的解析解B 拟合法桩的力学模型是理想弹塑性模型C 拟合法的解有任意多组D 拟合法桩的力学模型是线弹性模型
查看答案
考题 单选题先前学习过的材料对后面学习的记忆干扰现象称之为（）A 返回抑制B 前摄抑制C 后摄抑制D 行为抑制
查看答案
热门标签
最新试卷