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7、减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的？
A．通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B．利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C．在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D．通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
参考答案和解析
通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合;利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合;在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
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关于回归模型的有关说法，哪些是正确的（）。A、拟合优度R2越接近1，说明拟合的效果越好B、t检验是用来检验方程整体的显著性的C、回归的残差平方和占总离差平方和的比重越大，说明拟和的效果越好D、拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1
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拟合优度R²的取值范围是-1≤R2≤1
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单选题下列有关神经网络的说法不正确的是（）A
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神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。C
神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。D
以上说法都不正确。
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