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深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合？（）

[不定项选择题]

增大模型复杂度，提高在训练集上的效果

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理想L9

放置模型过拟合：

1.引入正则化（参数范数惩罚）

2.Dropout

3.提前终止训练

4.增加样本量

5.参数绑定与参数共享

6.辅助分类节点(auxiliary classifiers)

7.Batch Normalization

发表于 2020-08-14 11:05:49 回复(0)

岳麓不见鹿

正则化（regularization）会给给代价函数增加一个惩罚项，使得系数不会达到很大的值。

发表于 2020-05-21 15:19:53 回复(0)

Yuerya

这道题我刚开始没有选择D，增加参数惩罚的选项，因为我将这个选项理解成了增大惩罚参数。。。。

首先，对于题目选项所说的增加“参数惩罚”，我觉得是个广义上的解释，比如说增加正则项或利用先验分布对参数加以控制。在这种情况下，确实是防止过拟合的方案。具体来说，在逻辑回归中，假设正则项参数为alpha，那么alpha越大，模型越容易学习不足，极端情况下会欠拟合。

而我理解成的增大惩罚参数，是SVM中的惩罚参数C。软间隔SVM相当于最小化拥有正则化项的合页分布的损失，在此时这个惩罚参数C相当于1/2*alpha，C越大，alpha越小，模型越过拟合。

学好语文很重要啊。。。

发表于 2021-04-10 14:52:11 回复(1)

浩南201903111043864

增加参数惩罚不是更过拟合吗？相当于更贴合训练集啊

发表于 2019-09-05 20:50:22 回复(3)

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上传者：小小

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