6 深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合問題？
(A) 增加訓練數據量
(B) 增加模型的複雜度
(C) 增加學習率
(D) 增加正則化項

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統計： A(37), B(33), C(11), D(426), E(0) #3434879

詳解 (共 2 筆)

#6423664
正確答案是：(D) 增加正則化項 解析...
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(A) 增加訓練數據量 ✅ 也是可行的方法，但不是「模型內部」降低過擬合的主要機制，
屬於資料層面的策略。

(B) 增加模型的複雜度 ❌

  • 模型更複雜，反而更容易過擬合。

(C) 增加學習率 ❌

  • 會讓訓練不穩定、震盪或不收斂，與過擬合無關。

(D) 增加正則化項 ✅

  • 正是常用於「控制模型過度學習」的關鍵手段。

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