多项选择题
A.时间序列数据B.文本序列数据C.语音序列数据D.像素序列数据
解决模型欠拟合问题的方法有（）A.减小模型的非线性度B.增加数据特征C.加深网络D.减少正则化参数
多项选择题解决模型欠拟合问题的方法有（）
A.减小模型的非线性度B.增加数据特征C.加深网络D.减少正则化参数
如何处理深度神经网络中的过拟合问题？（）A.数据增强B.DropoutC.加深网络层数D.损失函数正则化
多项选择题如何处理深度神经网络中的过拟合问题？（）
A.数据增强B.DropoutC.加深网络层数D.损失函数正则化
面对一个深度神经网络模型，当数据集不够大时，可采用的应用策略有（）A.数据增强B.Fine-tuningC.D...
单项选择题面对一个深度神经网络模型，当数据集不够大时，可采用的应用策略有（）
A.数据增强B.Fine-tuningC.DropputD.以上均可
