多項(xiàng)選擇題在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,常用的池化方法有()

A.最大池化法
B.平均池化法
C.概率池化法
D.最小池化法


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1.多項(xiàng)選擇題下列哪些是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化方法()

A.TopK池化
B.SortPooling
C.EdPooling
D.SAGPooling
E.DiffPooling

2.多項(xiàng)選擇題啟發(fā)信息的作用可以分為()

A.用于確定某些應(yīng)該從搜索樹(shù)中拋棄或修剪的節(jié)點(diǎn)
B.用于決定要生成哪一個(gè)或哪幾個(gè)后繼節(jié)點(diǎn)
C.用于決定應(yīng)先擴(kuò)展哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)
D.用于決定節(jié)點(diǎn)的類(lèi)型

3.多項(xiàng)選擇題從哪些方向上可以解決overfitting問(wèn)題()

A.選擇合適的損失函數(shù)
B.選擇合適的Mini-batchsize
C.選擇合適的激活函數(shù)
D.選擇合適的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率

4.多項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,以下哪些因素可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合()

A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)太少
B.模型過(guò)于復(fù)雜
C.訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)
D.使用了過(guò)多的正則化

5.多項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,以下哪些方法可以用于優(yōu)化模型的訓(xùn)練過(guò)程()

A.梯度下降
B.學(xué)習(xí)率調(diào)整
C.權(quán)重初始化
D.特征選擇

最新試題

數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用()。

題型:多項(xiàng)選擇題

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)()?

題型:多項(xiàng)選擇題

在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果()?

題型:多項(xiàng)選擇題

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

在深度學(xué)習(xí)中,哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類(lèi)和文本處理任務(wù)上的精確度()?

題型:多項(xiàng)選擇題

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()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性()?

題型:多項(xiàng)選擇題

模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

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:()。

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

反向傳播算法的主要目的是什么()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題