A.知識(shí)蒸餾
B.量化
C.剪枝
D.共享權(quán)重
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A.能夠處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)
B.需要少量人工干預(yù)
C.可以自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)
D.對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較低
A.與環(huán)境交互獲取獎(jiǎng)勵(lì)
B.需要明確的目標(biāo)
C.依賴預(yù)先收集的數(shù)據(jù)
D.通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)策略
A.需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
B.可以用于分類和回歸任務(wù)
C.不需要人工干預(yù)
D.可以發(fā)現(xiàn)未知的模式或關(guān)聯(lián)
A.聚類分析
B.關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
C.支持向量機(jī)
D.降維
A.自動(dòng)化的特征工程
B.自動(dòng)化的模型選擇
C.需要人工干預(yù)
最新試題
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：（）。
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見應(yīng)用是什么（）？
在自然語言處理任務(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（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
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（）？
在自然語言處理中，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（）？