题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
深度学习防止过拟合下列说法正确的是（）。
A.BN（批归一化）
B.增强数据集样本数目、做一些数据增强的操作
C.限制模型的学习能力
D.以上都可以
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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；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
A.145
B.123
C.1345
D.所有项目都有用
A.L2正则化能防止过拟合，提升模型的泛化能力，但L1做不到这点
B.L2正则化技术又称为LassoRegularization
C.L1正则化得到的解更加稀疏
D.L2正则化得到的解更加稀疏
A.随机森林由若干决策树构成，决策树之间存在关联性。
B.随机森林学习过程分为选择样本，选择特征，构建决策树、投票四个部分。
C.随机森林算法容易陷入过拟合。
D.随机森林构建决策树时，是无放回的选取训练数据。
A.随机森林中的基分类器通常是CART决策树
B.agging方法得到的分类器对于噪声数据和过拟合问题更具健壮性
C.Boosting可将弱学习器提升为强学习器
D.Stacking的结果由最初的学习器决定
