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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是?()

A.L1,L2正则项不能作用在损失函数之上

B.L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型

C.加上L2正则项后,无法使用梯度下降算法迭代参数值

D.L1正则项有利于增强模型的泛化能力

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第1题
过拟合问题是模型在训练集表现较好,但在测试集表现较差,为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法?()

A.数据集合扩充

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C.提前停止训练

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第2题
在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减少,我们常用以下哪种方法最小化损失函数?()

A.梯度下降

B.正则化

C.Dropout

D.交叉验证

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第3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.正则化

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第4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。

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B.交叉

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第5题
以下哪种沉积被统称为常规共沉积()。

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第6题
关于参数估计的CRLB,下列说法正确的是:()。
关于参数估计的CRLB,下列说法正确的是:()。

A.正则条件在任何情况下都是成立的

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第7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8题
“心正则笔正”,是历史人物()的名言。

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第9题
关于NGWDM产品的系统架构,以下描述正确的有()

A.NGWDM采用L0+L1+L2+L3架构

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第10题
微正则(NVE)系综的平衡系统为孤立系统,与外界()。

A.既有能量交换也有粒子交换

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D.无能量交换有粒子交换

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第11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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