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[多选题]
防止神经网络中过度拟合的最常用方法的是（）
A.获取更多训练数据
B.减少网络容量
C.添加权重正规化
D.添加dropout
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A.Dropout
B.分批归一化(BatchNormalization)
C.正则化(regularization)
D.都不可以
A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C.为了防止过拟合可以使用Dropout
D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
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
