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深度学习中，增加更多的样本可以降低模型过拟合。

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？

下列方法中：①增加更多的数据；②使用数据扩增技术（data augmentation）；③使用归纳性更好的架构；④正规化数据；⑤降低架构的复杂度可以用来降低深度学习模型的过拟合问题的方法有（）。

e算法， 以下说法正确的是: 1. 当增加最小样本分裂个数，我们可以抵制过拟合 2. 当增加最小样本分裂个数，会导致过拟合 3. 当我们减少训练单个学习器的样本个数，我们可以降低variance 4.

下列方法中：①增加更多的数据；②使用数据扩增技术（dataaugmentation）；③使用归纳性更好的架构；④正规化数据；⑤降低架构的复杂度可以用来降低深度学习模型的过拟合问题的方法有（）。