在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）

A. 广度优先搜索$;$深度优先搜索$;$有界深度优先搜索$;$启发式搜索

A. -d$;$ -p$;$ -u$;$-c

A. 0$;$1$;$2$;$2.71828

A. skip-gram$;$CBOW$;$GRU$;$BERT

A. 模型剪枝$;$模型蒸馏$;$模型参数量化$;$nan

A. a$;$b$;$c$;$true

A. 增加树的深度$;$增加学习率$;$减少树的数量$;$减小树的深度

A. 对某个输入从输入层沿网络传播到输出层$;$从输出层开始从后向前计算每个单元的delta$;$计算该输入对每个权值梯度的贡献$;$所有输入对梯度的贡献求和得到总梯度，根据学习率来改变原来的权值，完成了权值的一次修改

A. TRUE$;$FALSE

A. FPGA$;$CPU$;$GPU$;$ASIC