题目内容

当模型过拟合时此时可以采取什么_______缓解过拟合

A. 增大学习率
B. 减小学习率
C. 增加数据集
D. 更换激活函数

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A. 无导师
B. 有导
C. 死记忆
D. 混合

A. 具有多个输入端，每个输入端具有相同的权重
B. 神经元具有Sigmoid或类似的可导激活函数
C. 神经元能够根据误差信号通过梯度下降法调整权重，实现学习
D. 具有一个或多个输出端，且输出端信号一致

A. 传播特征
B. 更新权重和偏置
C. 更新神经元个数
D. 调整学习率

A. 过拟合
B. 欠拟合
C. 激活函数选择不对
D. 损失函数选择不对