问答题

在机器学习实践中过拟合是影响模型泛化能力的重要因素以下哪些方法是有效的过拟合缓解策略 A 采用正则化技术如L1和L2正则化限制模型权重 B 实施数据集扩增通过变换原始数据生成更多训练样本 C 增加模型的复杂度以适应数据中的所有变化 D 减少训练数据量以便模型更快地收敛 E 利用Dropout技术在神经网络训练过程中随机关闭部分神经元 F 使用交叉验证

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