A.一種損失函數(shù)的計算方法
B.一種正則化技術(shù)，用于防止過擬合
C.一種優(yōu)化算法，用于更新模型參數(shù)
D.一種模型結(jié)構(gòu)設(shè)計方法，有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題
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A.訓(xùn)練時間
B.模型大小
C.收斂速度
D.輸入數(shù)據(jù)格式
A.模型簡單，易于理解
B.特征之間相互獨立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
A.抵抗過擬合
B.加快模型收斂速度
C.增加網(wǎng)絡(luò)特征提取能力
D.抵抗梯度消失
A.醫(yī)學(xué)
B.物理學(xué)
C.人工智能
D.經(jīng)濟學(xué)
最新試題
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
屬性值約束主要有（）。
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
Xpath 語言有（）的構(gòu)成。
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果（）？
集成學(xué)習(xí)在強化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么（）？
進行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。