A.減少學(xué)習(xí)過(guò)程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力
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A.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)單獨(dú)的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇
C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)作為簇
D.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇
A.有激活函數(shù)
B.損失函數(shù)
C.濾波器
D.正則化器
A.卷積層
B.池化層
C.全連接層
D.激活層
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。
A.生成候選目標(biāo)框
B.預(yù)測(cè)目標(biāo)的類(lèi)別
C.定位目標(biāo)的精確位置
D.提高目標(biāo)分辨率
最新試題
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（）？
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)（）？
屬性值約束主要有（）。
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：（）。
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(lèi)。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
度量泛化能力的好壞，最直觀(guān)的表現(xiàn)就是模型的（）。
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
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（）？
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（）？