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C.轉(zhuǎn)置卷積
D.深度可分離卷積
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A.混合精度訓(xùn)練(MixedPrecisionTraining)
B.梯度檢查點(GrADientCheckpointing)
C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
D.數(shù)據(jù)并行(DataParallelism)
E.模型并行(ModelParallelism)
A.CTC
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C.Transformer
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D.KITTI
E.PascalVOC
最新試題
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)()?
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)模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為()。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,激活函數(shù)ReLU 的特點是什么()?
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。
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:()。
反向傳播算法的主要目的是什么()?
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)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()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果()?
在強化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?