防止过拟合的方法有

A. 一致性$;$完整性$;$可读性$;$正确性

A. 强化训练$;$加强训练$;$强化学习$;$加强学习

A. 神经计算 $;$进化计算 $;$模糊计算 $;$数字计算

A. 朴素贝叶斯$;$感知器$;$支持向量机$;$决策树

A. Lite
$;$TensorFlow2.0 核心库
$;$JavaScript
$;$Extended

A. 核函数的选择 $;$核函数的参数
$;$软间隔参数C $;$以上都有

A. Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快
$;$ Mini-Batch 设为2的幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理
$;$ 不使用偶数时，损失函数是不稳定的
$;$ 以上说法都不对

A. k(k-1)/2$;$k(k-1)$;$k(k-2);(k-1)(k-2)

A. 输入数据大小 $;$神经元和神经元之间连接有无$;$相邻层神经元和神经元之间的连接权重$;$同一层神经元之间的连接权重