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
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.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
A.L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。
B.L2范数:为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数
C.L1范数可以使权值稀疏,方便特征提取
D.L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。
A.4 cycle to local L1
B.9 cycle to local L2
C.25~33 cycle to local partition L3
D.16- 25 cycle to remote partition L3
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.L2、L3由总部统一分配
B.首先使用L1、L2为00(H)的号段,而L1、L2为0F(H)的号段保留备用
C.选择L1为0的连续号段
D.L4由各省自行分配
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
A.AA
B.A1
C.B
D.C
设f(x,y)为连续函数,试就如下曲线
(1)L1:连接A(a,a),C(b,a)的直线段;
(2)L2:连续A(a,a),C(b,a),B(b,b)三点的三角形(逆时针方向)
计算下列曲线积分: