首页 > 其他
题目内容 (请给出正确答案)
[判断题]

实体模型能产生正则或非正则的形体,可应用于物性计算、有限元分析,以及用集合运算构造形体。()

查看答案
答案
收藏
如果结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能还需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
安装优题宝APP,拍照搜题省时又省心!
更多“实体模型能产生正则或非正则的形体,可应用于物性计算、有限元分…”相关的问题
第1题
关于L1、L2正则化下列说法正确的是()。

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

点击查看答案
第2题
为什么正则化能处理过拟合?()

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

点击查看答案
第3题
下面回归模型中的哪个步骤/假设最能影响过拟合和欠拟合之间的平衡因素()。

A.多项式的阶数

B.是否通过矩阵求逆或梯度下降学习权重

C.使用常数项

D.使用正则化

点击查看答案
第4题
下列哪种方法可以用来减小过拟合()。

A.更多的训练数据

B.L1正则化

C.L2正则化

D.减小模型复杂度

点击查看答案
第5题
下列策略()可在保证训练精度的情况下降低模型的复杂度。

A.正则化系数无穷大

B.正则化系数几乎为0

C.选择合适的正则化参数

D.以上答案都不正确

点击查看答案
第6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

点击查看答案
第7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

C.L2正则化又叫做Lassoregularization

D.L1范数会使权值稀疏

点击查看答案
第8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。()
点击查看答案
第9题
模型训练中避免过拟合的策略有哪些()。

A.提前停止训练

B.Dropout

C.延迟停止训练

D.L2,L1正则

点击查看答案
第10题
机器学习中,下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题?()

A.增加样本数量

B.增加模型复杂度

C.去除噪声

D.正则化

点击查看答案
第11题
线性模型中的权重w值可以看做各个属性x的()。

A.正则化系数

B.对最终决策结果的贡献度

C.高维映射

D.取值

点击查看答案
退出 登录/注册
发送账号至手机
密码将被重置
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改