A.增加更多层
B.减少训练轮次
C.正则化技术
D.只使用少量数据

A.过拟合
B.欠拟合
C.快速收敛
D.无需调参

A.小型数据集
B.大型神经网络
C.小计算量
D.低内存使用

A.只增加一层抽象
B.可以防止过拟合
C.加快学习速度
D.减小模型大小

A.评估句子的语法性
B.表示整个句子的语义信息
C.提取句子中的关键词
D.实现句子的自动翻译

A.增加额外的隐藏层
B.在层与层之间添加跳跃连接
C.随机丢弃输入和连接
D.在损失函数中添加惩罚项

A.可解释性
B.泛化能力
C.鲁棒性
D.容量

A.股票价格预测
B.手写数字识别
C.实时物体检测
D.语音命令识别

A.增加模型的深度
B.减少计算量
C.处理不同尺寸的输入
D.加速梯度下降

A.欠拟合
B.过拟合
C.正则化
D.泛化

A.衡量模型的收敛速度
B.可视化损失函数
C.评估分类任务的性能
D.选择最佳的优化器