下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法（)？

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

A.适当拟合

B.欠拟合

C.过拟合

D.正则化方法

A.增加训练集的数据量

B.正则化方法

C.增加样本的数量

D.增加训练的次数

A.权值衰减Weightdecay

B.增加神经网络层数

C.训练多个模型进行融合输出

D.早停策略

A.调整模型的容量(capacity)

B.增加训练集的数据量

C.增加训练的次数

D.减少学习率，减少学习的步长，增加学习的精度

A.BN主要解决深度神经网络各层输入的分布一致，增加训练过程的平衡

B.BN可以减少每个隐层神经元梯度的变化幅度

C.BN起到了减少过拟合的作用

D.BN一般位于隐层神经元的激活函数输出之后

A.权重衰减通过赋予神经元某个权值从而避免梯度消失

B.当数据集中有噪声时，权重衰减可以在训练中逐渐修正神经网络的权重

C.权重衰减是一种正则化技术，通过惩罚绝对值较大的模型参数为需要学习的模型增加了限制

D.权重衰减是在训练过程中逐渐减少学习率

A.有师学习

B.无师学习

C.机械学习

D.以上选项都不对

A.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值

B.学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的

C.学习率可以随着训练误差动态调整效果更好

D.网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡