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A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)
B.使用正則化技術(shù)
C.減少模型復(fù)雜度
D.使用更高級的優(yōu)化算法
A.目標(biāo)領(lǐng)域的復(fù)雜度
B.可用的計(jì)算資源
C.預(yù)期的輸出質(zhì)量
D.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的編程技能
A.模型訓(xùn)練時(shí)間
B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性
C.模型的深度
D.訓(xùn)練算法的選擇
A.選擇合適的生成模型
B.準(zhǔn)備大量訓(xùn)練圖像
C.定義損失函數(shù)
D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫
A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)
B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量
C.模型的復(fù)雜度
D.使用的編程語言
最新試題
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識別和關(guān)系抽取的效果（）？
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)（）？
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（）。
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？