减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。

题目

减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。

相似考题

1.神经网络中误差精度的提高可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现。()此题为判断题(对，错)。

2.对应GradientBoostingtree算法，以下说法正确的是()1.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合2.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合3.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance4.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低biasA.2和4B.2和3C.1和3D.1和4

3.神经网络的研究主要分为3个方面的内容,即()A.神经网络的应用B.神经元模型C.神经网络结构D.神经网络学习算法

4.在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?A.增加训练集量B.减少神经网络隐藏层节点数C.删除稀疏的特征D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

更多“减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。”相关问题

  • 第1题：

    增加神经元的个数,无法提高神经网络的训练精度。()

    此题为判断题(对，错)。


    参考答案：错误

  • 第2题：

    对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( )

    A.其他选项都不对

    B.没啥问题，神经网络会正常开始训练

    C.神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

    D.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变


    答案：C

  • 第3题：

    以下不属于人工神经网络主要特点的是（）。

    • A、网络中含有神经元
    • B、便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现
    • C、信息分布在神经元的连接上
    • D、可以逼近任意非线性系统

    正确答案:A

  • 第4题：

    在第一次神经网络的研究中，针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷，人工智能专家们的新思路包括（）。

    • A、引入非线性变换
    • B、引入线性变换
    • C、引入单层神经网络
    • D、引入多层神经网络

    正确答案:A,D

  • 第5题：

    当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。


    正确答案:正确

  • 第6题：

    人工神经网络是以工程手段来模拟人脑神经元网络的结构与特点的系统


    正确答案:正确

  • 第7题：

    感知机无法解决异或XOR问题的缺陷导致了第一次人工神经网络研究的衰退。（）


    正确答案:正确

  • 第8题：

    对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题（）？

    • A、循环神经网络
    • B、感知机
    • C、多层感知机
    • D、卷积神经网络

    正确答案:D

  • 第9题：

    单选题
    在递归网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈至神经元的（）
    A

    同层

    B

    同层或前层

    C

    前层

    D

    输出层


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    判断题
    当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    问答题
    简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

    正确答案： 连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元。每个构造起网络的神经元模型模拟一个生物神经元。生物神经元中每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突、轴突。在两个神经细胞之间的相互连接触点称为突触。人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。
    人工神经网络的基本结构从层次结构看可以分为单层神经网络和多层神经网络；从连接方式看可以分为前馈型网络和反馈型网络。
    人工神经网络的主要学习算法：神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接的神经网络是（）
    A

    前馈网络

    B

    递归网络

    C

    Elmman网络

    D

    Hopfield网络


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    对于神经网络的说法,下面正确的是:( )

    A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

    B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

    C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率


    答案：A

  • 第14题：

    对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )

    A.当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合

    B.当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合

    C.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance

    D.当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低bias


    答案：AC

  • 第15题：

    简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。


    正确答案: 连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元。每个构造起网络的神经元模型模拟一个生物神经元。生物神经元中每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突、轴突。在两个神经细胞之间的相互连接触点称为突触。人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。
    人工神经网络的基本结构从层次结构看可以分为单层神经网络和多层神经网络；从连接方式看可以分为前馈型网络和反馈型网络。
    人工神经网络的主要学习算法：神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。

  • 第16题：

    在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）？

    • A、Dropout
    • B、分批归一化（BatchNormalization）
    • C、正则化（regularization）
    • D、都可以

    正确答案:D

  • 第17题：

    决定神经网络拓朴结构的是隐含层节点的个数与连接方式。


    正确答案:正确

  • 第18题：

    对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。（）


    正确答案:正确

  • 第19题：

    人工智能目前的主要方法包括（）。

    • A、神经元网络
    • B、神经网络
    • C、进化计算
    • D、粒度计算

    正确答案:B,C,D

  • 第20题：

    判断题
    对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。（）
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    多选题
    在第一次神经网络的研究中，针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷，人工智能专家们的新思路包括（）。
    A

    引入非线性变换

    B

    引入线性变换

    C

    引入单层神经网络

    D

    引入多层神经网络


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    填空题
    生物神经元和神经网络的两个重要特性：（）和（）。

    正确答案： 模拟处理,高互联性
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    判断题
    反馈型神经网络中，每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    多选题
    人工智能目前的主要方法包括（）。
    A

    神经元网络

    B

    神经网络

    C

    进化计算

    D

    粒度计算


    正确答案： D,B
    解析： 暂无解析

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