题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的（)？
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
答案
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（请给出正确答案）
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
答案
更多“减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的()?”相关的问题
第1题
A.卷积层与池化层是一一配对的
B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿
C.使用了dropout减少过拟合
D.使用不同数量的卷积核拼成模块，同一模块特征图的尺寸不变
第2题
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
第3题
A.隐藏层数适当诚少,神经网络的分辨能力不变
B.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
C.隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强
D.隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强
第5题
A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
第7题
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
第9题
A.它主要应用于计算机视觉，实现深度神经网络模型优化和推理计算加速
B.拥有预置的计算机视觉功能库和预优化的内核
C.支持来自流行的框架Caffe、TensorFlow和MXNet的模型
D.只能在Linux平台运行的机器视觉软件工具包
第10题
A.梯度减少问题
B.XOR问题
C.梯度消失问题
D.过拟合问题
第11题
A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值
B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响
C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素
D.分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定
