21016.()如果增加多层感知机的隐层层数,测试集的分类错误会减小。

好的！让我们一起来看看这道题。 ### 题目解析 **题干：** “如果增加多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）的隐层层数，测试集的分类错误会减小。” **答案：** B. 错误 #### 为什么是错误的？ 1. **过拟合 (Overfitting)：** - 当我们不断增加隐层层数时，模型会变得更加复杂。这种复杂性可能导致模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据（如测试集）上表现较差。 - 过拟合是指模型学到了训练数据中的噪声或细节，而不是数据的真实模式。因此，在测试集上的泛化能力反而下降。 2. **计算资源与训练难度：** - 更深的网络需要更多的计算资源来训练，并且优化更深的网络也更加困难。深层网络可能会遇到梯度消失或梯度爆炸问题，使得训练不稳定。 #### 生动的例子： 想象你在学习一门复杂的技能，比如弹钢琴： - 如果你只是简单地增加练习时间（类似于增加网络的深度），而不注重练习的方法和质量，最终可能只是机械地重复错误的动作，导致在正式演出（相当于测试集）时表现不佳。 希望这个例子能帮助你更好地理解这个问题。如果你有任何疑问或需要进一步解释，请随时告诉我！