题目内容
（请给出正确答案）
A.惩罚了模型的复杂度，避免模型过度学习训练集，提高泛化能力
B.剃刀原理：如果两个理论都能解释一件事情，那么较为简单的理论往往是正确的
C.正则项降低了每一次系数w更新的步伐，使参数更小，模型更简单
D.贝叶斯学派的观点，认为加入了先验分布（11拉普拉斯分布，12高斯分布），减少参数的选择空间
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A.Dropout
B.分批归一化（BatchNormalization）
C.正则化（regularization）
D.都可以
A.Dropout
B.分批归一化(BatchNormalization)
C.正则化(regularization)
D.都不可以
A.L1正则化可以用于特征选择
B.L1正则化和L2正则化可以减少过拟合
C.Lp正则化不能减少过拟合
D.L1正则化和L2正则化可以看成是损失函数的惩罚项
A.L2正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但L1做不到这点
B.L2正则化技术又称为LassoRegularization
C.L1正则化得到的解更加稀疏
D.L2正则化得到的解更加稀疏
A.L1范数正则化有助于降低过拟合风险
B.L2范数正则化有助于降低过拟合风险
C.L1范数正则化比L2范数正则化更有易于获得稀疏解
D.L2范数正则化比L1范数正则化更有易于获得稀疏解
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
