在深度学习模型中,由于模型参数较多容易发生过拟合现象,以下哪些技术可以防止过拟合? A. 参数添加约束B. 训练数据进行变换C. 训练数据添加噪声D. Dropout

考查要点：本题主要考查深度学习中防止过拟合的常见技术，要求学生理解不同方法的核心思想及其应用场景。

解题核心思路：
过拟合的本质是模型对训练数据过度拟合，导致泛化能力差。防止过拟合的关键在于降低模型复杂度或增加训练数据的多样性。需逐一分析选项是否属于此类技术。

破题关键点：

• 参数约束（如正则化）通过限制参数大小降低模型复杂度。
• 数据变换/增强（如旋转、裁剪）增加数据多样性。
• 噪声注入迫使模型关注主要特征，避免依赖噪声。
• Dropout通过随机失活神经元防止共适应，提升泛化能力。

选项分析

A. 参数添加约束

正则化（如L1、L2正则化）通过在损失函数中添加参数的范数惩罚项，限制参数绝对值或平方和，防止模型参数过大，从而降低模型复杂度，减少过拟合风险。

B. 训练数据进行变换

数据增强（如图像旋转、翻转、裁剪）人为扩增训练数据，使模型暴露于更多数据分布，提升泛化能力。

C. 训练数据添加噪声

噪声注入在输入数据中添加随机噪声（如高斯噪声），迫使模型关注数据主要特征而非噪声，增强鲁棒性。

D. Dropout

Dropout在训练时随机失活部分神经元，破坏神经元间的共适应现象，等价于训练多个子网络并取平均，显著提升泛化能力。