A.訓(xùn)練時間
B.模型大小
C.收斂速度
D.輸入數(shù)據(jù)格式
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A.模型簡單,易于理解
B.特征之間相互獨立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
A.抵抗過擬合
B.加快模型收斂速度
C.增加網(wǎng)絡(luò)特征提取能力
D.抵抗梯度消失
A.醫(yī)學(xué)
B.物理學(xué)
C.人工智能
D.經(jīng)濟學(xué)
A.圖形化交互
B.語音交互
C.對話式交互
D.多模態(tài)交互
最新試題
在自然語言處理中,哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能()?
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和文本處理任務(wù)上的精確度()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果()?
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)模型訓(xùn)練中,"早停法"(EarlyStopping)策略的應(yīng)用目的是什么()?
在強化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用()。
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()?
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()。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?