在神经网络中,以下哪些方法用于解决过拟合? 1.减少网络层 2.增加网络层 3.正则化 4.增加学习率 5. 减小学习率 -笔试面试资料

这是qklbishe.com第12805 篇笔试面试资料
提供答案分析,通过本文《在神经网络中,以下哪些方法用于解决过拟合? 1.减少网络层 2.增加网络层 3.正则化 4.增加学习率 5. 减小学习率 -笔试面试资料》可以理解其中的代码原理,这是一篇很好的求职学习资料
本站提供程序员计算机面试经验学习,笔试经验,包括字节跳动/头条,腾讯,阿里,美团,滴滴出行,网易,百度,京东,小米,华为,微软等互联网大厂真题学习背诵。

答案:

在神经网络中,以下哪些方法用于解决过拟合?
1.减少网络层 2.增加网络层 3.正则化 4.增加学习率 5. 减小学习率 
在神经网络中,以下哪些方法用于解决过拟合?    1.减少网络层 2.增加网络层 3.正则化 4.增加学习率 5. 减小学习率  哈斯塔Hastur
在深度学习中,几乎没有减少网络层能缓解过拟合的情况出现。在传统机器学习模型中,也有double descent的情况,随着模型变复杂,先会导致过拟合,然后又会逐步缓解。

2021-06-11 21:10:30 回复(0)

文章部分来自互联网,侵权联系删除
www.qklbishe.com

区块链毕设网(www.qklbishe.com)全网最靠谱的原创区块链毕设代做网站
部分资料来自网络,侵权联系删除!
资源收费仅为搬运整理打赏费用,用户自愿支付 !
qklbishe.com区块链毕设代做网专注|以太坊fabric-计算机|java|毕业设计|代做平台 » 在神经网络中,以下哪些方法用于解决过拟合? 1.减少网络层 2.增加网络层 3.正则化 4.增加学习率 5. 减小学习率 -笔试面试资料

提供最优质的资源集合

立即查看 了解详情