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在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？

[单选题]

在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？ 

  • Dropout
  • 分批归一化(Batch Normalization)
  • 正则化(regularization)
  • 都可以
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MemoryLeak头像 MemoryLeak 
  • 分批归一化(Batch Normalization)不准确吧

虽然Batch Normalization主要是用来加速训练过程，但它也被观察到有助于减轻过拟合的问题。
它通过规范化层的输入来工作，但它自身并不直接提供防止过拟合的机制。
发表于 2023-10-25 00:27:53 回复(0)
菜虚坤头像 菜虚坤
<p>batch ofnormalization也有regularization的作用</p>
发表于 2020-05-29 03:23:40 回复(0)
louis_ncu头像 louis_ncu
亲们，这就不用解释了吧，记住就好了
发表于 2020-03-30 12:36:40 回复(0)
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深度学习
上传者：小小
难度：
3条回答 3274浏览

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