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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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

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更多“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…”相关的问题

第1题

如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的（）。

A.增加树的深度

B.增加学习率

C.减小树的深度

D.减少树的数量

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第2题

下列关于EM算法描述正确的是（）。

A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器

B.EM算法即是期望最大化算法

C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数

D.EM算法是一种迭代式的方法

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第3题

离心机可用来分离水中悬浮物，下列哪种方法不能提高离心分离效果（）。

A.加入混凝剂

B.提高离心机转速

C.降低颗粒旋转半径

D.增大颗粒旋转半径

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第4题

下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）。

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习SparseAutoEncoder

D.矩阵奇异值分解SVD

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第5题

下列模型属于机器学习生成式模型的是（）。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第6题

深度学习的实质及其与浅层学习的说法正确的是（）。

A.DL强调模型深度

B.DL突出特征学习的重要性.特征变换+非人工

C.没有区别

D.以上答案都不正确

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第7题

下列哪些指标可以用来评估线性回归模型（）。

A.R-Squared

B.AdjustedR-Squared

C.FStatistics

D.RMSE/MSE/MAE

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第8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

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第9题

下列关于特征的稀疏性说法正确的是（）。

A.稀疏性指的是矩阵中有许多列与当前学习任务无关

B.稀疏样本可减少学习任务的计算开销

C.学习任务难度可能有所降低

D.稀疏矩阵没有高效的存储方法

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第10题

假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第11题

用来减少或者控制风险的技术和方法是以下哪一机制的一部份(。

A.风险评估

B.风险应变规划

C.经验教训学习

D.风险分析

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