反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？

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(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？

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(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。

在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？

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（）？

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：（）。

Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。

反向傳播算法的主要目的是什么（）？

模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。