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A.數(shù)據(jù)生成
B.異常檢測
C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)
D.以上都是
最新試題
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)（）？
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（）。
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)（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
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（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
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（）？
智能運維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。