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A.lambda只是一個(gè)表達(dá)式，函數(shù)體比def簡(jiǎn)單很多
B.lambda的主體可以是一個(gè)表達(dá)式，也可以是一個(gè)代碼快
C.lambda函數(shù)可以訪問(wèn)全局命名空間里的參數(shù)
D.lambda函數(shù)只接受一個(gè)參數(shù)值
A.線性相關(guān)
B.線性無(wú)關(guān)
C.a1+a2+a3=0
D.2a1+a2+a3=0
A.泊松分布與二項(xiàng)分布的數(shù)學(xué)模型都是拉格朗日概率
B.泊松分布與二項(xiàng)分布當(dāng)n很大p很小的近似計(jì)算
C.泊松分布與二項(xiàng)分布沒(méi)有關(guān)系
D.泊松分布可以替代二項(xiàng)分布
A.L1范數(shù)L2范數(shù)
B.數(shù)據(jù)集增強(qiáng)
C.集成方法
D.Dropout
A.單機(jī)模式
B.分布式模式
C.反向模式
D.正向模式
最新試題
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
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(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
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（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
屬性值約束主要有（）。
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問(wèn)答系統(tǒng)的性能（）？