A.局部可解釋模型-敏感度分析
B.全局可解釋模型-敏感度分析
C.SHAP值
D.LIME
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A.知識(shí)蒸餾
B.量化
C.剪枝
D.共享權(quán)重
A.能夠處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)
B.需要少量人工干預(yù)
C.可以自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)
D.對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較低
A.與環(huán)境交互獲取獎(jiǎng)勵(lì)
B.需要明確的目標(biāo)
C.依賴預(yù)先收集的數(shù)據(jù)
D.通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)策略
A.需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
B.可以用于分類和回歸任務(wù)
C.不需要人工干預(yù)
D.可以發(fā)現(xiàn)未知的模式或關(guān)聯(lián)
A.聚類分析
B.關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
C.支持向量機(jī)
D.降維
最新試題
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
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（）？
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（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
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(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
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)（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
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（）？