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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

模型训练中避免过拟合的策略有哪些()。

A.提前停止训练

B.Dropout

C.延迟停止训练

D.L2，L1正则

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更多“模型训练中避免过拟合的策略有哪些()。”相关的问题

第1题

过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)

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

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第2题

特征选择的必要性体现在？（)

A.减少训练的时间

B.提升模型泛化能力,避免过拟合

C.简化模型,使之容易被解释

D.避免维度爆炸问题

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第3题

常规控制策略有哪些（)。

A.串级控制

B.单回路控制

C.模型预测控制

D.Smith预估控制

E.前馈控制

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第4题

社会技能训练的一般策略有（)。

A.多方法测评

B.前控制

C.后控制

D.认知一行为技巧

E.示范

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第5题

在模型训练过程中，产生过拟合原因（)①数据有噪声②训练数据不足，有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂

A.①②③

B.②③

C.①②

D.①③

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第6题

学习训练后的状态有（)。

A.适当拟合

B.欠拟合

C.过拟合

D.正则化方法

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第7题

ReLU激活函数具有计算简单、能减小网络训练难度和缓解过拟合问题的优点。（)

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第8题

特征选择的目的：（）。

A.减少特征数量、降维

B.使模型泛化能力更强

C.增强模型拟合能力

D.减少过拟合。

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第9题

下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法（)？

A.增加学习率

B.L2正则化

C.dropout

D.提前终止

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第10题

如何理解模型的过拟合与欠拟合，以及如何解决？

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第11题

学习策略有哪些特征？

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