如果我们发现了过拟合问题，错误的处理方式是？（)

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

A.梯度减少问题

B.XOR问题

C.梯度消失问题

D.过拟合问题

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

)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。

(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。

(Ⅱ) 在总体模型math10=β₀+β₁log(expend)+u中，证明民β₁/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。

(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据， 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程， 包括样本容量和及R2。

(Ⅳ)支出的估计影响有多大？也就是说， 如果支出提高10%， 估计math10会提高多少个百分点？

(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题？

A.自身的需求

B.客户的需求

C.自身的观念

D.客户的观念

A.本性

B.人性善

C.人性

D.人性恶

一位老师在上完《装在套子里的人》第一节课，是如此结束的：

恋爱，多么诱人的字眼;一个哲人说过，如果没有爱情，人间将成为一座坟墓。的确如此，就连别里科夫这样一个把自己装在套子里与世隔绝的人，也禁受不住爱情的诱惑，居然从套子里探出头来，要品尝一下恋爱的滋味了。像他这样的人，会获得姑娘的爱吗？他的爱情结局将会怎样呢？我们下一节课将会讨论这些问题。

这样的结束语主要采用的是什么方式？有什么效果？