互动测验

A

由于数据不足导致的欠拟合

B

过拟合，即对训练数据过度精确拟合

C

优化过程中的收敛速度缓慢

D

权重初始化不良

A

权重绝对值之和乘以一个系数

B

权重平方和乘以一个系数

C

权重梯度平方和

D

激活值之和乘以一个系数

A

使损失函数更平缓，减少剧烈变化

B

增加损失函数的斜率以加速学习

C

使损失函数变为非凸函数

D

减少损失函数中的局部最小值数量

A

在每次迭代中向权重添加高斯噪声

B

在训练过程中随机将某些权重固定为零

C

在每次训练步骤中随机将某些激活值置零

D

通过删除某些层来减小网络规模

A

通过添加神经元来增强网络的学习能力

B

强制神经元合作并防止某些神经元依赖特定细节

C

通过减少训练数据规模来加速收敛

D

用更鲁棒的函数替换损失函数