A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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A.提供少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過(guò)重復(fù)提示加強(qiáng)記憶
D.提示模型忽略無(wú)關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語(yǔ)義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
A.加快算法的運(yùn)行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問(wèn)題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡(jiǎn)化模型的結(jié)構(gòu)
A.計(jì)算損失函數(shù)對(duì)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(xiàng)都對(duì)
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(jì)算資源
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)()?
屬性值約束主要有()。
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,"早停法"(EarlyStopping)策略的應(yīng)用目的是什么()?
在深度學(xué)習(xí)中,哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)()?
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
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()?
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
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()?
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()。