A.ShowandTell
B.Bottom-UpandTop-DownAttention
C.Transformer
D.RCNN
E.ViLBERT
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A.PointNet
B.PointNet++
C.PointCNN
D.PointConv
E.PointPillars
A.對(duì)抗訓(xùn)練
B.數(shù)據(jù)擾動(dòng)
C.Mixup
D.標(biāo)簽平滑
E.噪聲注入
A.剪枝（Pruning）
B.量化（Quantization）
C.知識(shí)蒸館（KnowledgeDistillation）
D.權(quán)重聚類（WeightClustering）
A.LSTM
B.GRU
C.CNN
D.Transformer
A.學(xué)習(xí)率衰減（LearningRateDecay）
B.動(dòng)量（Momentum）
C.學(xué)習(xí)率調(diào)度（LearningRateScheduling）
D.學(xué)習(xí)率重置（LearningRateReset）
最新試題
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
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)（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
屬性值約束主要有（）。
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)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
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（）？
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（）。
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（）？
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？