A.加快算法的運行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡化模型的結(jié)構(gòu)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項都對
A.防止模型欠擬合
B.提升模型的泛化能力
C.加速模型收斂
D.節(jié)省計算資源
A.圖像數(shù)據(jù)
B.文本數(shù)據(jù)
C.音頻數(shù)據(jù)
D.數(shù)值數(shù)據(jù)
A.大數(shù)據(jù)分析
B.機器學(xué)習(xí)
C.人工智能
D.以上選項都對
A.梯度裁剪
B.權(quán)重衰減
C.批量歸一化
D.增加學(xué)習(xí)率
最新試題
進行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
智能運維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
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（）。