A.名稱
B.位置
C.屬性
D.內(nèi)容
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A.微積分法
B.微積分中的鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則
C.微積分中的二分法
D.微積分中的均方誤差
A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.注意力機(jī)制
D.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.批量歸一化
B.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
D.使用Dropout 技術(shù)
A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.梯度裁剪
A.訓(xùn)練集
B.驗(yàn)證集
C.測(cè)試集
D.備份集
最新試題
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)（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
屬性值約束主要有（）。
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
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)（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見應(yīng)用是什么（）？
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：（）。
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
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（）？