题目内容（请给出正确答案）

以下说法正确的是（）

[单选]

以下说法正确的是（）

A、增加模型复杂度，模型在测试集上的准确率就能更好

B、L2正则化的解通常是稀疏的，L1正则化可以使得参数趋向于更平滑

C、对于PCA，我们应该选择是的数据具有最小Variance的主成分

D、每次使用K-means算法得到的聚类结果可能会不一样

查看答案

更多“以下说法正确的是（）…”相关的问题

第1题

以下说法正确的是：（）。

A、一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的

B、如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低

C、如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低

点击查看答案

第2题

深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合？（）

A、增加更多的样本

B、Dropout

C、增大模型复杂度，提高在训练集上的效果

D、增加参数惩罚

点击查看答案

第3题

机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）

A、增加模型复杂度

B、增加样本数量

C、去除噪声

D、正则化

点击查看答案

第4题

机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）

A、增加样本数量

B、增加模型复杂度

C、去除噪声

D、正则化

点击查看答案

第5题

有关深度神经网络的训练（Training）和推断（Inference），以下说法中不正确的是：（）。

A、将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。

B、TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。

C、将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。

D、GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素

点击查看答案

第6题

题目假设你训练了一个基于线性核的SVM，多项式阶数为2，在训练集和测试集上准确率都为100%（）

A、如果增加模型复杂度或核函数的多项式阶数，将会发生什么（A）

B、A导致过拟合

C、B导致欠拟合

D、C无影响，因为模型已达100%准确率

E、D以上均不正确

点击查看答案

第7题

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）？1增加更多的数据；2使用数据扩增技术；3使用归纳性更好的架构；4正规化数据；5降低架构的复杂度

A、145

B、123

C、1345

D、所有项目都有用

点击查看答案

第8题

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）。1增加更多的数据2使用数据扩增技术（dataaugmentation）3使用归纳性更好的架构4正规化数据5降低架构的复杂度。

A、145

B、123

C、1345

D、所有项目都有用

点击查看答案

第9题

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题（）。1.增加更多的数据2.使用数据扩增技术（data augmentation）3.使用归纳性更好的架构4.正规化数据5.降低架构的复杂度

A、145

B、123

C、1345

D、所有项目都有用

点击查看答案

第10题

以下有关软件危机的原因说法中，正确的是()。

A、用户需求越来越多

B、缺乏正确的理论指导

C、软件规模越来越大

D、软件复杂度越来越高

点击查看答案

第11题

如何正确保护自己的帐号和密码安全，以下哪些说法是正确的（）

A、定期修改密码

B、提高密码复杂度

C、发现密码泄露及时更改

D、输入密码时不要有旁人在场

点击查看答案

搜题

如果结果不匹配，请联系老师获取答案