在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（)

A.Dropout

B.正则化

C.批规范化

D.所有

A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合

B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合

A.drop-out

B.正则化

C.加入更多的神经元

D.减少神经元数量

A.增加学习率

B.L2正则化

C.dropout

D.提前终止

A.earlystopping

B.数据集扩增

C.正则化(Regularization)

D.Dropout

A.逻辑回归

B.决策树

C.神经网络

D.支持向量机

A.正则化过低且模型过度拟合

B.正则化过高，模型不适合

C.步长太大

D.步长太小

A.为模型添加其他特征项

B.增加模型参数，调高模型复杂度

C.引入正则项

D.选择合适的迭代次数停止模型的学习

A.过拟合

B.迭代速度

C.没有记忆与遗忘控制单元

D.无法处理矩阵数据