A.計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項都對
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A.防止模型欠擬合
B.提升模型的泛化能力
C.加速模型收斂
D.節(jié)省計算資源
A.圖像數(shù)據(jù)
B.文本數(shù)據(jù)
C.音頻數(shù)據(jù)
D.數(shù)值數(shù)據(jù)
A.大數(shù)據(jù)分析
B.機器學(xué)習(xí)
C.人工智能
D.以上選項都對
A.梯度裁剪
B.權(quán)重衰減
C.批量歸一化
D.增加學(xué)習(xí)率
A.輸出值總是正的
B.輸出值總是負(fù)的
C.輸出值在0和1之間
D.輸出值在-1和1之間
最新試題
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度量泛化能力的好壞,最直觀的表現(xiàn)就是模型的()。
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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()?
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:()。
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準(zhǔn)確性()?