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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

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1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2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3题
画出一个结点数最少的简单图,(a)使它是3-正则图,(b)使它是5-正则图。

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第4题
给定正则文法G=<{0,1},{σ,A,B},P,σ),其中试描述L(G)并给出接受该语言的有限状态接收器。

给定正则文法G=<{0,1},{σ,A,B},P,σ),其中试描述L(G)并给出接受该语言的有限状态接收器。

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第5题
信念是(),作风是(),本正而形聚,本不正则形必散。 A、本B、形C、表现

信念是(),作风是(),本正而形聚,本不正则形必散。

A、本B、形C、表现

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第6题
以下哪种沉积被统称为常规共沉积()。

A.正则共沉积

B.非正则共沉积

C.以及平衡共沉积

D.诱导共沉积

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第7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8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9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10题
架空线路的同一横担上,L1()、L2()、L3()、N、PE五条线的排列次序是面向负荷侧从左起依次为()A.L1、L2、

架空线路的同一横担上,L1()、L2()、L3()、N、PE五条线的排列次序是面向负荷侧从左起依次为()

A.L1、L2、L3、N、PE

B.L1、N、L2、L3、PE

C.L1、L2、N、L3、PE

D.PE、N、L1、L2、L3

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第11题
设求经过直线L1且平行于L2的平面方程。

求经过直线L1且平行于L2的平面方程。

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