A.權(quán)重剪枝
B.知識(shí)蒸餾
C.模型量化
D.模型算子融合
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A.學(xué)習(xí)率衰減
B.梯度裁剪
C.權(quán)重初始化
D.批量歸一化
A.學(xué)習(xí)率
B.批量大小
C.激活函數(shù)
D.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)
A.HDF5
B.ProtocolBuffers
C.JSON
D.PMML
A.激活圖
B.熱力圖
C.特征可視化
D.模型簡(jiǎn)化
A.Bagging
B.Boosting
C.StACking
D.Blending
最新試題
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)有助于防止過(guò)擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)()?
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,"早停法"(EarlyStopping)策略的應(yīng)用目的是什么()?
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()。
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()?
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么()?
在自然語(yǔ)言處理中,哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性()?
反向傳播算法的主要目的是什么()?
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()?
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。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()。
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()?