题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
通过增加样本数可以减少过拟合的发生，常用的方法有以下几种？
A.从数据源采集更多的数据。
B.复制原有数据并添加随机噪声。
C.重（复）采样
D.根据现有样本估计样本的分布，然后按照此分布再产生一些样本。
提问人：网友wangyaoaix
发布时间：2022-01-06
如搜索结果不匹配，请 
A.数据增强，从数据源头获取更多数据
B.增加训练次数
C.增加网络的深度
D.正则化
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第3题
减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？
A.通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合
B.通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合
C.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
D.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
第6题
采集数据时，根据不同的数据来源我们可以采取不同的采集方法，下列属于有效的数据采集方法的有（）。 ①复制数据文件 ②从信息系统导出数据 ③爬取网络数据 ④从微信企业号接口接收数据 ⑤数据采集器接收温度传感器数据
A.①②③④
B.①③④⑤
C.②③④⑤
D.①②③④⑤
第9题
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是（）
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
