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。
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你可能感興趣的試題
A.生成候選目標(biāo)框
B.預(yù)測(cè)目標(biāo)的類別
C.定位目標(biāo)的精確位置
D.提高目標(biāo)分辨率
A.減輕梯度消失問(wèn)題
B.加速模型收斂
C.增加模型的泛化能力
D.減少模型參數(shù)
A.用于將文本轉(zhuǎn)換為模型可處理的數(shù)值向量的工具
B.用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)
C.模型訓(xùn)練時(shí)的優(yōu)化算法
D.模型輸出的文本格式
A.全模型微調(diào)
B.參數(shù)共享
C.自適應(yīng)微調(diào)
D.重學(xué)習(xí)
A.對(duì)圖像中的客觀對(duì)象構(gòu)建明確而有意義的描述
B.從一個(gè)或多個(gè)數(shù)字圖像中計(jì)算三維世界的特性
C.基于感知圖像做出對(duì)客觀對(duì)象和場(chǎng)景有用的決策
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
最新試題
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（）？
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)（）？
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
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（）？
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（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？