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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

在正则化公式中,λ为正则化参数,关于λ描述正确的是()。

A.若正则化参数λ过大,可能会导致出现欠拟合现象

B.若λ的值太大,则梯度下降可能不收敛

C.取一个合理的λ值,可以更好的应用正则化

D.如果令λ的值很大的话,为了使CostFunction尽可能的小,所有θ的值(不包括θ0)都会在一定程度上减小

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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
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3题
在一个神经网络中,下面哪种方法可以用来处理过拟合()

A.Dropout

B.分批归一化(BatchNormalization)

C.正则化(regularization)

D.都不可以

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第4题
正则化在深度学习中经常会使用到,我们在深度学习常用正则化方法解决什么问题?()

A.XOR问题

B.过拟合问题

C.数据不平衡问题

D.梯度消失问题

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第5题
如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:()

A.随机欠采样

B.梯度剪切

C.正则化

D.使用Relu激活函数

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第6题
下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法()?

A.增加学习率

B.L2正则化

C.dropout

D.提前终止

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第7题
过拟合的解决办法有()。

A.增加训练集的数据量

B.正则化方法

C.增加样本的数量

D.增加训练的次数

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第8题
卷积神经网络通过哪些措施来保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性()。

A.局部感受野

B.共享权值

C.池采样

D.正则化

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第9题
结合多种不同技术的推荐可以提高整个系统的推荐质量。许多的组合性技术已经被探索出来了,包括加权、()、增强和切换。

A.迭代

B.交叉

C.随机初始化

D.正则化

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第10题
当两种金属从处于化学平衡的镀液中共沉积时,这个过程就被称为正则共沉积。它的显著特点是在低电流密度下合金沉积层中的金属含量比等于镀液中的金属含量比。()
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第11题
下列关于ES查询的相关描述正确是()

A.为减少网络开销,提升效率,查询与写入时应该批量操作,使用mget/bulk接口

B.默认情况下,查询结果按相关性排序

C.FilterDSL语句的作用类似于selectwhere,提升查询速度

D.DSL支持多种复杂查询方式,包含词条搜索,范围搜索,词前缀搜索,正则搜索,模糊搜索等

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