A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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A.提供少量樣本進行學習
B.使用提示引導(dǎo)模型學習特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
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)
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
最新試題
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
在深度學習模型中，用于提高模型訓練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
智能運維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
進行模型訓練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓練有監(jiān)督學習模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？
相對化學沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點是（）。
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在深度學習模型訓練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學習上的表現(xiàn)（）？
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
在深度學習中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？