在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準(zhǔn)確性（）？

反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？

在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？

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（）？

數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。

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)（）？

智能運維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？

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（）？

根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。