下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？ 1 增加更多的数据 2 使用数据扩增技术(data augmentation) 3 使用归纳性更好的架构 4 正规化数据 5 降低架构的复杂度
（A）随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)
（B）对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层(分类层)更改为回归层
（C）仍是2s
（D）所有项目都有用
参考答案
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