A.降低模型的偏差。
B.減少模型的方差。
C.增加模型的復(fù)雜度。
D.提高模型的泛化能力。
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A.生成候選目標(biāo)框
B.預(yù)測目標(biāo)的類別
C.定位目標(biāo)的精確位置
D.提高目標(biāo)分辨率
A.減輕梯度消失問題
B.加速模型收斂
C.增加模型的泛化能力
D.減少模型參數(shù)
A.用于將文本轉(zhuǎn)換為模型可處理的數(shù)值向量的工具
B.用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)
C.模型訓(xùn)練時(shí)的優(yōu)化算法
D.模型輸出的文本格式
A.全模型微調(diào)
B.參數(shù)共享
C.自適應(yīng)微調(diào)
D.重學(xué)習(xí)
A.對(duì)圖像中的客觀對(duì)象構(gòu)建明確而有意義的描述
B.從一個(gè)或多個(gè)數(shù)字圖像中計(jì)算三維世界的特性
C.基于感知圖像做出對(duì)客觀對(duì)象和場景有用的決策
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
最新試題
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
在自然語言處理中,哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能()?
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
屬性值約束主要有()。
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
相對(duì)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()。
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(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能()?
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()?