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泛化能力差的常见情况是“过拟合”。()

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第1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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第2题

学习器学习能力过于强大,把训练误差中所包含的不太一般的特性也学到了,这种现象称为,表现为()

A.过拟合;训练误差小,泛化误差大

B.过拟合;训练误差和泛化误差都大

C.欠拟合;训练误差大,泛化误差小

D.欠拟合;训练误差和泛化误差都大

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第3题

使用池化层可以加快计算速度,不能防止过拟合的作用。()
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第4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5题

回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。()
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第6题

品牌延伸是刺激泛化()
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第7题

洪泛攻击是最常见的一种暴力攻击()
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第8题

泛在网络可以实现“4A”化通信()
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第9题

对数据量较少的深度学习,为了避免过拟合,可以对训练数据添加Dropout层。()
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第10题

经典性条件作用的规律包括习得、消退、泛化与分化()
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