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L2正则化和dropout都是用来缓解过拟合问题的。

在卷积神经网络中,Dropout正则化可以缓解神经网络的过拟合问题。

下列哪种方法可以用来减小过拟合?(多选)(A)更多的训练数据(B)L1 正则化(C)L2 正则化(D)减小模型的复杂度

正则化方法能解决欠拟合问题

对参数进行L2正则，是机器学习常用的防止过拟合的方法。对参数做L2正则时，（）是对参数本身做先验分布假设。