在其他条件不变的前提下，以下哪些做法容易引起机器学习中的过拟合问题
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏节点数
C. 在损失函数中增加正则项
D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替核性核
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关于集成学习，下列说法错误的是
A. 集成学习一定能提升个体学习器的性能
Bagging方法中，个体学习器之间彼此独立
C. Boosting是一种重视错误样本的学习方法
D. Boosting方法中，个体学习器存在强依赖
如果使用的学习率太大，会导致
A. 网络收敛的慢
B. 网络收敛的快
C. 网络无法收敛
D. 不确定
在一个神经网络里，知道每一个神经元的权值和偏差值是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是
A. 随机赋值，祈祷他们是正确的
B. 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C. 赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D. 以上说法都不正确
下列目标检测网络中，哪个是一阶段的网络
A. Faster-rcnn
B. RFCN
C. YOLOV3
D. SPP-net
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