A.輸入層之前的層
B.輸出層之前的層
C.輸入層和輸出層之間的層
D.輸出層之后的層
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你可能感興趣的試題
A.通過跳躍連接緩解梯度消失問題
B.通過增加深度提高性能
C.通過減少參數(shù)數(shù)量防止過擬合
D.通過改變激活函數(shù)提高性能
A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個(gè)靜態(tài)的詞嵌入模型。
C.BERT 不能用于下游任務(wù)。
D.BERT 不依賴于預(yù)訓(xùn)練階段。
A.減少學(xué)習(xí)過程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力
A.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)單獨(dú)的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇
C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)作為簇
D.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇
A.有激活函數(shù)
B.損失函數(shù)
C.濾波器
D.正則化器
最新試題
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
反向傳播算法的基本原理是基于什么()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識別和關(guān)系抽取的效果()?
在自然語言處理中,哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識別和文本生成任務(wù)的性能()?
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:()。
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率()?
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()?
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(diǎn)是()。
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么()?
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()?