A.目標(biāo)檢測(cè)需要確定目標(biāo)的位置和類別，而目標(biāo)識(shí)別只需要確定目標(biāo)的類別
B.目標(biāo)檢測(cè)需要處理圖像中的多個(gè)目標(biāo)，而目標(biāo)識(shí)別只需要處理單個(gè)目標(biāo)
C.目標(biāo)檢測(cè)需要使用特定的特征提取器，而目標(biāo)識(shí)別不需要
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
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A.K-means
B.基于密度的聚類
C.基于網(wǎng)格的聚類
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B.一種正則化技術(shù)，用于防止過擬合
C.一種優(yōu)化算法，用于更新模型參數(shù)
D.一種模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法，有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題
A.訓(xùn)練時(shí)間
B.模型大小
C.收斂速度
D.輸入數(shù)據(jù)格式
A.模型簡(jiǎn)單，易于理解
B.特征之間相互獨(dú)立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
最新試題
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
在自然語(yǔ)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（）？
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)（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
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(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
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智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？
在自然語(yǔ)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（）？