深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合（Overfitting）問題？
iPAS 考題解析
深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合（Overfitting）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 ✓ 正確答案
詳細解析
增加正則化（Regularization）項（Regularization，如 L1/L2）能限制模型複雜度（Model Complexity），有效降低過擬合（Overfitting）問題。
難度：★★☆
深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合（Overfitting）問題？
深度學習模型中，下列哪一項通常用來降低過擬合（Overfitting）問題？
增加正則化（Regularization）項（Regularization，如 L1/L2）能限制模型複雜度（Model Complexity），有效降低過擬合（Overfitting）問題。