在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？

在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？

在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點是什么（）？

在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。

數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。

根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。

反向傳播算法的主要目的是什么（）？

在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類和文本處理任務(wù)上的精確度（）？

在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果（）？