A.序列標(biāo)注
B.序列到序列模型
C.實體關(guān)系抽取
D.引入預(yù)訓(xùn)練模型
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A.引入預(yù)訓(xùn)練模型
B.序列標(biāo)注
C.注意力機制
D.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.序列到序列模型
B.注意力機制
C.引入預(yù)訓(xùn)練模型
D.數(shù)據(jù)增強
A.非空值約束
B.基于元組的檢查子句
C.域約束子句
D.默認
A.使用Dropout 技術(shù)
B.數(shù)據(jù)增強
C.權(quán)重衰減
D.批量歸一化
A.序列到序列模型
B.注意力機制
C.實體關(guān)系抽取
D.詞嵌入微調(diào)
最新試題
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
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（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
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)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)（）？
集成學(xué)習(xí)在強化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
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：（）。
相對化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點是（）。