A.特征重組
B.多尺度處理
C.對(duì)抗訓(xùn)練
D.內(nèi)容損失優(yōu)化
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A.梯度裁剪
B.權(quán)重初始化
C.學(xué)習(xí)率衰減
D.批量歸一化
A.自然語(yǔ)言處理
B.深度學(xué)習(xí)
C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)
D.機(jī)器翻譯
A.豐富的數(shù)據(jù)集
B.復(fù)雜的模型架構(gòu)
C.優(yōu)化的訓(xùn)練算法
D.人工干預(yù)
A.生成高分辨率圖像
B.根據(jù)文本提示創(chuàng)建復(fù)雜場(chǎng)景
C.實(shí)時(shí)視頻處理
D.個(gè)性化藝術(shù)風(fēng)格的應(yīng)用
A.提供新的創(chuàng)作工具
B.擴(kuò)展藝術(shù)表現(xiàn)形式
C.取代傳統(tǒng)藝術(shù)家
D.促進(jìn)跨學(xué)科合作
最新試題
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：（）。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
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（）。
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)（）？
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（）？
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（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
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（）？