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[多选题]
深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合？（）
A.增加更多的样本
B.Dropout
C.增大模型复杂度，提高在训练集上的效果
D.增加参数惩罚
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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（）？1增加更多的数据；2使用数据扩增技术；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
A.145
B.123
C.1345
D.所有项目都有用
A.145
B.123
C.1345
D.所有项目都有用
A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
D.边缘计算就是一种人工智能
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器
B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习，过大量数据分析学习棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手
C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的，它们之间没有必然的联系
D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一，是一种模拟动物神经网络行为特征，进行并行信息处理的算法模型
A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。
B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。
C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。
D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素
