题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
（）可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加。
A.隐藏层层数增加
B.Dropout比例增加
C.增大学习率
D.增加训练轮数
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.隐藏层层数增加
B.Dropout比例增加
C.增大学习率
D.增加训练轮数
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“（）可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加。”相关的问题
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.Dropout的比例增加，模型能力增加
C.学习率增加，模型能力增加
D.都不正确
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.标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值
B.BP神经网络经常遭遇过拟合
C.早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题
D.晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题
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.给定一个弱学习算法和一个训练集，将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票
B.针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来，构成一个强分类器
C.利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器
D.基于前向策略的加法模型，每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差
