A.生成器與判別器之間的競爭
B.不同算法之間的競爭
C.數(shù)據(jù)與算法之間的沖突
D.訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)之間的差異
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A.大小
B.輸出
C.訓(xùn)練時間
D.顏色
A.生成藝術(shù)作品
B.數(shù)據(jù)分析
C.創(chuàng)造新音樂
D.設(shè)計時尚
A.郵件分類
B.圖像識別
C.虛擬圖像生成
D.網(wǎng)絡(luò)安全
A.分類數(shù)據(jù)
B.預(yù)測未來趨勢
C.創(chuàng)建與訓(xùn)練集相似的新數(shù)據(jù)
D.找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性
A.線性回歸
B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)
C.邏輯回歸
D.決策樹
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)（）？
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
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)（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準(zhǔn)確性（）？
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（）？
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
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（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？
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（）。