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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。

A.earlystopping

B.数据集扩增

C.正则化(Regularization)

D.Dropout

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发布时间：2021-07-20

更多“常用的神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性)有哪些（)。”相关的问题

第1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

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第2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.以上所有

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第3题

泛化能力差的常见情况是“过拟合”。()此题为判断题(对，错)。

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第4题

神经网络梯度消失、爆炸的问题，常见的解决方法有哪些（)。

A.Xavier和HE初始化

B.梯度剪切、正则

C.非饱和激活函数

D.Batchnorm

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第5题

许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险，这是大数据在()的技术。

A、知识搜索

B、数据整合

C、预测分析

D、数据校验

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第6题

以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题()

A.KNN

B.SVM

C.Bayes

D.神经网络

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第7题

神经网络中常见的优化器有哪些（)。

A.SGD

B.BGD

C.MBGD

D.Momentum

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第8题

对于神经网络的说法,下面正确的是:()

A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

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第9题

主要的数据挖掘方法有（）。

A.神经网络

B.决策树

C.联机分析处理

D.数据可视化

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